Senior LLM Engineer — Compliance AI & RAG Expert

XpertDirect; United States; A distancia; USD 140.000 - 200.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

XpertDirect ищет старшего инженера по машинному обучению для работы над проектом с европейской B2B софт‑компанией, разрабатывающей AI‑решения для регуляторных и комплайенс‑процессов. Вы будете улучшать продакшн‑LLM‑помощника для навигации по регуляторной документации и извлечения действий.

Требуются 5+ лет опыта, сильный Python, опыт внедрения LLM‑приложений и знание RAG‑архитектур. Преимуществом будет опыт с pgvector, OpenSearch, Qdrant и AWS.

Formación

• 5+ лет профессионального опыта разработки ПО или ML
• Сильные навыки Python, в продакшн средах
• Доказанный опыт развертывания и оптимизации продакшн LLM
• Глубокое понимание Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Опыт работы с векторными БД и поиском: pgvector, OpenSearch, Qdrant
• Практические знания гибридного поиска, ранжирования и оптимизации поиска
• Опыт разработки методик оценки LLM‑приложений
• Опыт AWS
• Опыт интеграции hosted LLM APIs и разворачивания open-weight моделей
• Будет плюсом: PostgreSQL pgvector; Prompt engineering; observability; RegTech/финансы

Responsabilidades

• Улучшать production LLM‑помощника для регуляторной/контрактной работы
• Извлекать релевантную информацию и выделять действия
• Разрабатывать и оптимизировать RAG‑архитектуры
• Обеспечивать интеграцию с AWS и hosted LLM API

Conocimientos

5+ лет опыта разработки ПО/ML

Python в продакшн

Production LLM‑apps

RAG‑архитектуры

Гибридный поиск

Методологии оценки LLM

AWS

Hosted LLM APIs

RegTech/финансы/регуляторика

Herramientas

pgvector

OpenSearch

Qdrant

TypeScript

Descripción del empleo

XpertDirect ищет старшего инженера по машинному обучению для работы над проектом с европейской B2B софт‑компанией, разрабатывающей AI‑решения для регуляторных и комплайенс‑процессов. Вы будете улучшать продакшн‑LLM‑помощника для навигации по регуляторной документации и извлечения действий.

Требуются 5+ лет опыта, сильный Python, опыт внедрения LLM‑приложений и знание RAG‑архитектур. Преимуществом будет опыт с pgvector, OpenSearch, Qdrant и AWS.