Prompt engineer (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

Вакансия: Prompt engineer

Описание вакансии

Привет! В ProBack мы создаём интеллектуальную автоматизацию для бизнеса.
Мы ищем Prompt-инженера, которому предстоит разрабатывать промпты, LLM-пайплайны, рольовые модели и многошаговые reasoning-процессы, а также обеспечивать точность, стабильность и безопасность поведения AI-агентов.

Это не креативный промптинг , а инженерная роль на стыке:

• LLM reasoning & orchestration,
• RAG и работа с корпоративными документами,
• проектирование инструментов и функций,
• оценка качества (evals),
• безопасность и детерминирование AI-агентов.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и оптимизация промптов, цепочек, ролей и инструкций для AI-агентов.
• Проектирование многошаговых reasoning-процессов (ReAct, Plan-and-Execute).
• Настройка и контроль инструментов/функций для агента (function calling / tool use).
• Разработка подсказок и структурированных форматов ответа (JSON, схемы, правила).
• Участие в построении RAG-пайплайнов: chunking, метаданные, retrieval стратегия.
• Анализ корпоративных документов (договоры, регламенты, заявки, отчёты) и адаптация промптов под домены Legal / Compliance / Procurement / HR.
• Проектирование fail-safe стратегий, обработка ошибок, предотвращение галлюцинаций.
• Разработка eval-наборов и автоматических тестов на устойчивость и точность ответа.
• Сотрудничество с backend- и AI-инженерами при внедрении промптов в продакшен.
• Оптимизация стоимости вызовов моделей и latency.

Наши ожидания:

• Опыт разработки промптов и LLM-пайплайнов (OpenAI, Claude, Llama или Mistral).
• Практический опыт работы с RAG:
  разработка chunking-стратегий,
  работа с embeddings,
  оценка релевантности поиска,
  построение контекста.
• Понимание того, как работают LLM (контекстное окно, токены, temperature, ограничения).
• Умение проектировать структурированные ответы (JSON, XML, схемы).
• Навык написания детерминированных промптов и контроля качества ответа.
• Умение работать с многошаговыми reasoning-паттернами и инструментированием LLM.
• Способность анализировать корпоративные документы и строить на их основе промпты.
• Понимание рисков: галлюцинации, утечки данных, безопасность.

Будет Плюсом:

• Опыт построения автоматических eval-пайплайнов (DeepEval, Ragas, LangSmith, TruLens).
• Навыки Python на уровне написания утилит, интеграционных тестов и экспериментов.
• Опыт с vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, Elasticsearch.
• Опыт встраивания LLM-инференса в продакшн-системы.
• Понимание архитектур LLM-агентов и DSL для управления моделью (ReAct, XML control, System shaping).

Что мы предлагаем:

• Полная удаленная работа с гибким графиком.

• ДМС после успешного прохождения испытательного срока.

• Официальное трудоустройство, конкурентную белую зарплату.

• Возможность работать над сложными и интересными проектами на переднем крае AI.

• Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.