Старший инженер по искусственному интеллекту в Softcloud

BusinessTwin ищет опытного старшего инженера по искусственному интеллекту, способного глубоко анализировать, перестраивать и оптимизировать сложные архитектуры искусственного интеллекта на основе LLM. Наш продукт уже работает в продакшене, но требует существенного улучшения качества поиска, индексации и работы с большими документами. Нам нужен специалист, который будет не только выявлять проблемы, но и лично реализовывать решения и помогать команде масштабировать систему.

Ваши ключевые задачи:

1. Аудит существующей системы

• Анализ архитектуры RAG-конвейеров (Python FastAPI + LangChain).
  

Конвейер документов (PDF/DOCX/Images: none">

• Индексирование, извлечение, фрагментирование. style="font-weight: 400; font-style:normal; text-decoration: none">

  Формирование приоритетного плана рефакторинга.
  
  

2. Реконструкция и оптимизация

• Разработка эффективной стратегии разбиения на фрагменты для разных типов документов.
  
  

• Оптимизация конвейеров внедрения и индексации в Weaviate.
  
  

• Улучшение архитектуры RAG (гибридный поиск, изменение ранжирования, многоконвейерный прием).
  
  

• Настройки показателей качества поиска, RAG-оценки и мониторинга.
  
  

• Оптимизация затрат на вывод, задержку и пропускную способность.
  
  

• Интеграция изменений с существующим API чата.
  
  

3. Решение сложных случаев применения

• Иерархический поиск в случае фрагментированного контекста.
  
  

• Уменьшение карты или выборочное суммирование для больших документов.
  
  

• Оркестровка агента с помощью окон памяти.
  
  

• Многовекторный поиск и повторное ранжирование между кодировщиками.
  
  

• Многоконвейерный прием гетерогенных форматов.
  
  

4. Передача знаний

• Документация по архитектуре и реализованным решениям.
  
  style="font-weight: 400; font-style:normal; text-decoration: none">

  Настройка системы мониторинга и контроля качества.
  
  

Оптимизированная архитектура поиска. none">Системная обработка больших и сложных документов. style="font-weight: 400; font-style:normal; text-decoration: none">

Уменьшение галлюцинаций и повышение точности ответов.

Приятно иметь

• Среды оценки RAG (RAGAS, LangSmith).
  
  

• Оптимизация варкости и продуктивности LLM-системы.
  
  

• Мікросервісна архітектура.
  
  

• Node.js/TypeScript на базовом уровне.
  
  

• PostgreSQL для работы с метаданными.
  
  

Наш технический стек:

Бэкенд: Python (FastAPI), LangChain, Node.js (Fastify), Go

AI: RAG, OCR, семантический поиск, встраивание моделей

Данные: PostgreSQL, Weaviate, MinIO, Redis

Внешний интерфейс: React + TypeScript + Vite

Архітектура: Микросервисы, WebSocket, REST

Що ми пропонуємо

• ? Плата за работу: относится индивидуально к основным сведениям, техническим компетенциям и поиску кандидата. Мы отметим до рассмотрения запропонированного уровня винагороди.

• Гнучный формат роботы: повторно удалено, часткова занятость (неполный рабочий день).
  

• Можность вносить в архитектуру продукта, который уже занимается бизнесом и начинает активно расширяться.
  

• Складные технические задачи, что выходит за рамки классического RAG и требует творческого инженерного подхода.
  

• Швидке добавления рішень в команду, минимальная бюрократия и высокая продолжительность процессов.
  

• Сотрудничество с сильной командой инженеров, который открыт для новых технологий и архитектурных решений.
  

• Реальный вклад в развитие платформы искусственного интеллекта нового поколения, формирующий рынок автоматизации документооборота.