Tech Lead NLP

Команда «ДОРА» разрабатывает несколько сервисов: сервис генерации документов (цель - повысить скорость и качество подготовки документов за счет автоматизации и использования LLM модели), сервис саммаризации документов (позволяет автоматически преобразовывать большие объема текста в краткие и информативные резюме, сохраняя при этом ключевую суть и смысл исходного текста), сервис сравнения документов (предназначен для автоматизированного сравнения текста пользовательского документа с внешними и внутренними нормативными документами. Пользователь загружает документ, система находит ссылки на законы и внутренние документы, выделяет относящиеся к ним абзацы/кусочки текста и проверяет фактическое соответствие этим источникам, формируя отчёт о расхождениях и рисках), внутренний ChatBot (представляет собой чат-бот, предназначенный для помощи сотрудникам банка. Поддерживает поиск информации во внутренних источниках)

Стек: Python, pandas, PostgreSQL + pgvector, SQLAlchemy, S3, FastAPI, LangChain / LangGraph, Qwen, BGE embeddings, RAGAS, OCR / Docling.

Обязанности\задачи:

• Руководить командой NLP-инженеров и исследователей: планирование, приоритизация задач, ревью, контроль качества решений.
• Определять архитектуру и стек технологий для LLM/NLP-разработки (fine-tuning, LoRA, RAG, prompt engineering, LangChain/LangGraph, vector DBs).
• Вести ключевые проекты: LLM-ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация и обработка документов.
• Взаимодействовать с заказчиками и ИТ-командами: формулировать требования, декомпозировать задачи, контролировать реализацию.
• Развивать экспертизу команды: обмен знаниями, формирование best practices, наставничество.

Требования к кандидату:

Обязательные навыки и знания:

• 5+ лет коммерческой работы в NLP/LLM, из них 3+ года — в роли технического лида.
• Глубокое понимание ML-алгоритмов, архитектуры LLM и retrieval-based систем (Transformers, Attention, RAG, SFT, LoRA/Adapters).
• Уверенное владение Python, PyTorch, HuggingFace, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex, FastAPI.
• Опыт оптимизации инференса, интеграции моделей (Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral).
• Понимание масштабирования, кеширования, распределённого инференса.
• Навыки взаимодействия с бизнесом и ведения продуктовой команды.

Необязательные навыки и знания:

• Опыт построения RAG-систем на PostgreSQL / ClickHouse / Opensearch + vector engines.
• Интеграция LLM с корпоративными системами и BI-платформами.
• Знание инструментов мониторинга LLM (latency, quality, cost).

Условия:

• Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
• Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
• Забота о вашем здоровье: ДМС после испытательного срока, куда входит стоматология;
• Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI;
• Гибкий график или полная удаленка (по итогам общения с командой);
• Комфортные и современные офисы в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Уфа, Новосибирск, Белгород и т.д.);
• Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).