Системный аналитик (RAG / AI)

О вакансии

Чем предстоит заниматься

• 🔗 Обязанности
• Сбор и формализация требований к RAG-функциональности, AI-агентам и гибридным пайплайнам
• Проектирование логики RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, постобработка, вызов инструментов через MCP
• Декомпозиция бизнес-задач в функциональные и нефункциональные требования для RAG- и agent-сценариев
• Проектирование схем данных для графовых БД и оптимизация retrieval-запросов
• Проектирование интеграций REST/gRPC, очередей и API LLM
• Документирование архитектуры, API-контрактов, MCP-ресурсов и схем данных
• Разработка тестовых сценариев и метрик качества AI-решений
• Организация и анализ экспериментов: сравнение моделей, чанкинга, поисковых и графовых схем
• Оценка стоимости и производительности решений: latency, токены, объём данных и сложность графовых обходов
• Мониторинг качества решений в production и анализ инцидентов
• Инициирование улучшений на основе результатов экспериментов и анализа качества
• Описание процессов, интеграций и агентных workflow в BPMN/UML
• Взаимодействие с бизнесом, ML-инженерами и разработчиками
• Самостоятельное ведение задач и презентация решений стейкхолдерам
• Отслеживание новых подходов в области MCP, multi-agent systems и GraphRAG и оценка их применимости

Что нужно для работы

• ➕ Требования
• Высшее техническое образование
• Опыт работы системным аналитиком от 3 лет
• Опыт от 1 года в проектах с ML/NLP, поисковыми системами, семантическими графами или RAG
• Глубокое понимание архитектуры RAG: retrieval, генерация, векторный поиск и оценка качества
• Понимание MCP (Model Context Protocol) и принципов организации доступа LLM к инструментам и источникам данных
• Опыт полного цикла: от сбора требований до сопровождения продукта в production
• Опыт работы с SQL и профилированием данных
• Понимание пригодности данных для retrieval-задач и работы с графовыми структурами
• Опыт проектирования интеграций REST/gRPC, очередей и API LLM
• Опыт работы с векторными БД: Qdrant, Pinecone, Weaviate или аналоги
• Опыт работы с графовыми БД: NebulaGraph, Neo4j или аналоги
• Понимание проектирования схем графовых БД и написания запросов nGQL/Cypher
• Понимание принципов построения агентных систем: Agentic RAG, планировщики, память, tool calling
• Опыт формализации агентных сценариев с использованием BPMN/UML
• Владение BPMN/UML для описания процессов, интеграций и agent workflow
• Понимание метрик качества поиска и генерации: precision@k, MRR, coverage и др.

Что предлагает компания

• ЗП: 🪙 300 000–350 000 ₽ на руки по ТК (есть вариант ИП)
• Оформление по ТК РФ или ИП
• Техника предоставляется
• ДМС со стоматологией
• Компенсация фитнеса
• Скидки на обучение, кино, Skyeng