AI/LLM Разработчик — локальные модели, RAG-агенты Remote

Союз-Прибор; United States; Hybrid; USD 14,000 - 21,000; Full time

Benefits offered by this job

DМС через 6 месяцев

Обучение за счёт компании

Рост до ведущего разработчика

Современные корпоративные мероприятия

Гибридный или удалённый формат

Job summary

СОЮЗ-ПРИБОР приглашает на вакансию AI/LLM-разработчик. Обязанности включают создание AI-сервисов на Python, развёртывание локальных LLM на собственных серверах и разработку RAG-систем на основе документации и регламентов.

Требуется опыт работы с Python, LLM-решениями в продакшене, запуск локальных моделей (Ollama/vLLM/llama.cpp), а также знание Docker, Linux, PostgreSQL и FastAPI/Django/Flask. Формат работы: гибридный или удалённый.

Qualifications

• Коммерческий опыт на Python от 1 года.
• Опыт LLM-решений в продакшене (RAG, агенты, чат-боты).
• Опыт запуска локальных моделей: Ollama, vLLM или llama.cpp.
• Знание Docker, Linux, PostgreSQL, FastAPI/Django/Flask и векторных баз.
• Самостоятельность, внимательность к деталям, инициативность.
• Будет плюсом: 1С интеграция, LangChain/LlamaIndex/LangGraph, B2B/e-commerce.

Responsibilities

• Разрабатывать ИИ-сервисы на Python: API, пайплайны, интеграции.
• Развёртывать и сопровождать open-source LLM на собственных серверах.
• Строить RAG-системы и ИИ-агентов на основе документации и регламентов.
• Интегрировать ИИ с сайтом (на 1С-битрикс) и внутренними системами.
• Следить за качеством ответов, безопасностью данных и стабильностью сервисов.
• Участвовать в выборе моделей, инфраструктуры и архитектуры.

Skills

Python

LLM решения

Ollama/vLLM/llama.cpp

Docker

Linux

PostgreSQL

FastAPI/Django/Flask

векторные базы

LangChain/LlamaIndex

1С интеграция

B2B/e-commerce опыт

Tools

Docker

Linux

PostgreSQL

FastAPI

Django

Flask

Job description

СОЮЗ-ПРИБОР приглашает на вакансию AI/LLM-разработчик. Обязанности включают создание AI-сервисов на Python, развёртывание локальных LLM на собственных серверах и разработку RAG-систем на основе документации и регламентов.

Требуется опыт работы с Python, LLM-решениями в продакшене, запуск локальных моделей (Ollama/vLLM/llama.cpp), а также знание Docker, Linux, PostgreSQL и FastAPI/Django/Flask. Формат работы: гибридный или удалённый.