NLP инженер
Мы создаём GigaLegal — юридического AI-помощника нового поколения. Наша миссия — сделать юридическую экспертизу быстрой, точной и доступной, используя LLM, AI-агентов и глубокую доменную экспертизу. Мы работаем не «с моделькой», а строим end-to-end продуктовую AI-платформу, которая действительно меняет юридическую практику.
Будущие задачи:
– разработка пайплайнов обработки текста: подготовка данных, анализ и разбиение документов, генерация эмбеддингов, настройка поиска и извлечения контекста (RAG)
– интеграция языковых моделей в приложения: формирование системных и пользовательских промтов, управление параметрами генерации ответов
– построение и разработка агентов: создание цепочек и графов взаимодействий (LangChain, LangGraph), настройка логики вызова инструментов и ветвлений сценариев
– интеграция внешних источников и сервисов: подключение поисковых систем, баз данных, API, инструментов анализа и обработки текстов
– разработка и тестирование инструментов (tools): реализация функций для агентов — запросы, поиск, анализ, генерация, работа с графом знаний и метаданными
– контроль качества и оптимизация: тестирование корректности работы агентов и пайплайнов, анализ ошибок, оптимизация скорости и стабильности
Что поможет попасть к нам в команду:
– уверенное владение Python, опыт работы со spaCy, NLTK, Natasha, HuggingFace, DeepPavlov как плюс
– опыт работы с эмбеддингами, поисковыми системами (FAISS, OpenSearch, Milvus), настройка контекстного поиска
– опыт использования LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков, понимание архитектуры цепочек и графов взаимодействий
– опыт работы с API LLM (OpenAI, GigaChat, Qwen, Mistral и др.), настройка промтов, управление параметрами генерации
– опыт создания инструментов (tools)
– опыт работы с Docker, FastAPI, Redis, Celery, vLLM
Будет плюсом:
– опыт работы с Neo4j, GraphRAG или построением графов знаний
– знание принципов оркестрации и маршрутизации запросов между агентами
– опыт интеграции LLM-сервисов во внутренние системы или корпоративные API
– понимание принципов prompt-engineering и построения guardrails
– навыки работы с юридическими, финансовыми или другими специализированными корпусами текстов
– опыт участия в проектировании архитектуры мультиагентных систем
Работая в СберПраво Вы получаете:
– корпоративные преимущества сотрудников группы компаний ПАО Сбербанк: льготная ипотека и кредитование, возможность пользоваться преимуществами компаний экосистемы Сбера, корпоративная пенсия
– социальный пакет, включая медицинскую страховку
– конкурентоспособную заработную плату, оклад + годовые премии
– реальные возможности профессионального роста и развития в команде экспертов