LLM / GenAI Engineer (Agents and Evaluation) - вакансии и работа
Срочно приглашается на работу LLM / GenAI Engineer (Agents and Evaluation) Москва МО с зарплатой от 0, Полный рабочий день
Для удобства добавьте данную страницу к себе в закладки.
Основная информация |
|
|---|---|
Организация |
ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный университет |
Адрес организации |
г Москва |
Вакансия |
LLM / GenAI Engineer (Agents and Evaluation) |
Зарплата |
от 0 |
Адрес работы |
|
|---|---|
Регион, область: |
Москва МО |
Уточнения по адресу: |
г Москва |
Уточнения |
|
|---|---|
Специальность: |
LLM / GenAI Engineer (Agents and Evaluation) |
Направление деятельности: |
Информационные технологии, телекоммуникации, связь |
Режим работы: |
|
Характер работы: |
Полный рабочий день |
Должностные обязанности: |
Команда GigaSage разрабатывает агентные GenAI-системы для поиска, анализа и генерации знаний. Мы строим решения, которые умеют не просто “отвечать”, а проводить исследование, агрегировать информацию и формировать обоснованные выводы. Фокус продуктов: генеративные ответы на сложные вопросы аналитические обзоры (рынки, продукты, технологии) структурирование требований (business / functional) исследовательские агенты (DeepResearch-подобные сценарии). Обязанности проектирование и разработка LLM-агентов (reasoning, planning, tool use) реализация multi-step сценариев (ReAct, Plan-and-Execute) интеграция внешних API и источников данных разработка custom tools и orchestration логики работа с состоянием, памятью и контекстом агента проектирование и проведение A/B тестов (промпты, роли, память, стратегии) разработка benchmark’ов и сценариев тестирования создание LLM-as-a-judge и evaluator-агентов сравнение с внешними решениями (Perplexity, OpenAI, etc.) анализ качества (accuracy, usefulness, reasoning depth). Требования уверенный Python (production-уровень) опыт разработки LLM-агентов (LangChain / LangGraph / аналогичные фреймворки) понимание архитектуры агентов (reasoning, planning, tools) опыт работы с API (REST, async, интеграции) умение разбираться в качестве ответов LLM и улучшать его системно опыт prompt-engineering (структура, контроль поведения, устойчивость) понимание рисков LLM (prompt injection, hallucinations, leakage) опыт построения пайплайнов и автоматизации. Условия комфортный современный офис на Кутузовским проспекте д.32 в Москве и на ул.Уральская д.1 в Санкт-Петербурге гибридный формат работы (1 день в офисе в неделю). ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия корпоративный спортзал и зоны отдыха система обучения для профессионального и карьерного развития расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи программа ипотеки для сотрудников бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера. |
Источник информации: |
Вакансия интернет ресурса |
Требования к соискателю |
|
|---|---|
Образование: |
Не указано |
Контакты, адрес работодателя |
|
|---|---|
Регион: |
Москва МО |
Адрес: |
г Москва |
ОГРН: |
1067761906805 |
ИНН: |
7718620740 |
Дополнительная информация о работе |
|
|---|---|
Дата: |
2026-03-23 |
Возможность трудоустройства с зарплатой от 0, с режимом работы Полный рабочий день,
по адресу г Москва.
Оформить бесплатную рассылку новых рабочих мест от ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный университет можно через специальную форму.
Новые вакантные должности предоставлены отделом кадров работодателя ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный университет 24 апреля 2026 г.