LLM-инженер RAG-систем

Lexica; United States; Hybrid; USD 22,000 - 40,000; Full time

Job summary

Lexica ищет LLM-инженера в Перми для разработки LLM-сервисов и API, интеграции с внешними системами и создания высокоточных RAG‑пайплайнов.

Требуется коммерческий опыт на Python 3+ лет, включая работу над LLM/RAG-проектами; знание PostgreSQL и векторных БД; плюс LangChain, Airflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Формат — гибридный/удаленный, офис в Перми.

Qualifications

• Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из них от 1 года — в LLM/RAG-проектах
• Опыт работы с Python-библиотеками для обработки и анализа данных: pandas, Polars, NumPy или аналоги
• Глубокое понимание принципов работы LLM, архитектуры RAG и техник prompt engineering
• Понимание принципов проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности
• Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений
• Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем данных и оптимизация SQL-запросов
• Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами
• Будет плюсом: LangChain/LangGraph; Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana; ИИ-инструментами разработки (Copilot, Claude Code / Cursor, MCP); настройка задач промптов, инструкций, дедупликаций; понимание ограничений генеративных моделей и ответственности за сгенерированный код

Responsibilities

• Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами
• Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска
• Проектирование и разработка agentic workflows и мультиагентных систем при необходимости
• Интеграция LLM-провайдеров и моделей, оптимизация промптов и маршрутизация вызовов
• Внедрение observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценка качества ответов, анализ стоимости и latency
• Обеспечение безопасности API (OAuth2 и JWT) и документирование API с использованием OpenAPI/Swagger

Skills

Python

LLM/AI

RAG pipelines

PostgreSQL

Vector DB

API security

Kubernetes

Prometheus

LangChain

Tools

pgvector

Qdrant

Weaviate

Pinecone

LangChain

Airflow

Kafka

Kubernetes

Prometheus

Grafana

Job description

Описание:

Привет! Мы — Lexica. Наша компания реализует проекты в ключевых и динамичных сферах: медиа, недвижимость, финтех, наука, e-commerce и SaaS С 2017 года разрабатываем программное обеспечение, цифровые продукты, интерфейсы, сервисы для бизнеса и государственного сектора Наша цель — создавать решения, которые помогают бизнесу процветать, а нашей команде развиваться Мы ищем LLM-инженера с коммерческим опытом от 3 лет

Задачи:

• Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами
• Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов
• Проектирование и разработка agentic workflows и, при необходимости, мультиагентных систем
• Интеграция LLM-провайдеров и моделей, оптимизация промптов и управление маршрутизацией LLM-вызовов
• Внедрение observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценка качества ответов, анализ стоимости и latency
• Обеспечение безопасности API (OAuth2 и JWT) и документирование API с использованием OpenAPI/Swagger

Требования:

• Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из них от 1 года — в LLM/RAG-проектах
• Опыт работы с Python-библиотеками для обработки и анализа данных: pandas, Polars, NumPy или аналоги
• Глубокое понимание принципов работы LLM, архитектуры RAG и техник prompt engineering
• Понимание принципов проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности
• Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений
• Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем данных и оптимизация SQL-запросов
• Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами
• Будет плюсом: Имеете опыт работы с LangChain/LangGraph; Владеете Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana; Уверенно владеете ИИ-инструментами разработки (Copilot, Claude Code / Cursor, MCP); Имеете опыт настройки ИИ под задачи: промпты, кастомные инструкции, skills; Понимаете ограничения генеративных моделей и ответственность за сгенерированный код

Условия:

• Работу в динамично растущей компании, которая разрабатывает и внедряет современные IT-решения с профессиональной командой.
• Компания аккредитована в Минцифры
• Формат привлечения: на постоянной основе
• Возможность работать в офисе г. Пермь, в гибридном формате или удаленно
• ДМС и компенсацию спорта
• Два дополнительных выходных дня в год за счет компании
• Подарки по важным поводам
• Уникальную корпоративную культуру, минимум бюрократии, максимум скорости принятия управленческих решений