AI Hiring
LLM / NLP Engineer для production AI
Поиск инженеров, которые доводили NLP- и LLM-системы до production — RAG, векторные базы, prompt engineering как инженерная дисциплина — и отделение их от толпы GPT-обёрток.
Клиент
Компании, строящие продукты на LLM (semi-anonymous практика)
Challenge
LLM-инженерия — самая перегретая категория резюме на рынке: «работают с GPT» все. Сложность в том, чтобы проверить, кто реально сталкивался с качеством retrieval, контролем галлюцинаций, evaluation и стоимостью инференса в системе, от которой зависят живые пользователи.
Hiring Strategy
Наш скрининг отделяет production-доказательства от demo-опыта: мы проверяем evaluation-пайплайны, истории сбоев, решения по latency и стоимости — то, что невозможно отрепетировать, если ты этого не проживал.
Search Process
Структурированные технические интервью по реальным архитектурам: как строился и измерялся retrieval, почему выбрана та или иная векторная база, что ломалось в production и что кандидат лично с этим делал.
Result
Воспроизводимая методология оценки LLM/NLP-ролей — та самая, что сейчас опубликована как метод Devsmatcher — проверенная на нескольких поисках по этому профилю.
Технологии
- NLP
- LLM
- RAG
- Vector DB
- Prompt Engineering
Бизнес-эффект
Клиенты получают инженеров, проверенных по production-критериям — а это ровно разница между AI-фичей, которая доезжает до релиза, и demo, которое застревает.
Key Takeaways
- «Работает с GPT» не значит ничего; «отвечал за качество retrieval под реальным трафиком» — значит всё.
- Опыт в evaluation — самый сильный production-сигнал в LLM-найме.
- Третье «почему?» на интервью по-прежнему отделяет отрепетированные ответы от прожитого опыта.
Не теряйте месяцы и бюджет на неправильный AI-найм.
30-минутный разбор вашей задачи. Без питча. Покажем, как подошли бы к ней сами — включая вариант «пока не нанимать».