на главную
hh•1 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 1 день назад на hh.ru. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой отклик

Инженер по тестированию LLM-агентов (AQA)

от 150 000 RUB

Ключевая задача

Обеспечить качество AI-агентов юридического продукта: тестировать агентов, промпты, RAG и ответы модели, писать автотесты и вести регрессию в CI.

Описание вакансии

О компании

Правотех создает продукты для юристов. Мы развиваем наш продукт — Право(Агент), который передаёт юридическую работу AI-агентам. Команда небольшая и быстрая: изменения в агентах выходят каждый день, и мы ищем инженера, который возьмёт качество агентов в свои руки.

Обязанности

  • Следить за изменениями в агентах, скиллах, промптах и RAG и проверять затронутые сценарии до релиза.
  • Составлять E2E-сценарии работы юриста в чате и запускать их через агентов-тестировщиков: тесты идут параллельно, отчёты собираются автоматически.
  • Проверять ответы модели с помощью LLM-as-a-judge и калибровать оценки по разметке юристов.
  • Тестировать RAG: качество поиска, точность ссылок, соответствие ответа источникам.
  • Разбирать трейсы в Langfuse и телеметрию: где ошибся агент, сколько стоил и сколько длился каждый шаг.
  • Готовить короткие отчёты: что сломалось, кто чинит, как сделать агента быстрее и дешевле.
  • Писать автотесты API и UI, вести регрессию в CI, заводить баг-репорты.

Требования

Что для нас важно

  • От 3 лет опыта в AQA или backend-разработке на Python.
  • От года практики с LLM-агентами или LLM-приложениями: тестирование или разработка агентных систем.
  • Опыт LLM-as-a-judge и оценки RAG.
  • Langfuse или аналоги (LangSmith, Phoenix, OpenTelemetry): трейсы, датасеты, подсчёт токенов и стоимости.
  • Python, pytest, автотесты API и UI (Playwright или аналог), Docker, CI.
  • Понимание устройства агентов: вызовы инструментов, контекст, кэш промпта, reasoning-токены.
  • Самостоятельность и скорость: вы сами замечаете изменение, тестируете его и приносите отчёт.

Будет плюсом

  • Опыт backend-разработки на Python.
  • Понимание архитектуры гибридного RAG.
  • Pet-проекты с агентными системами.
  • Профильное IT-образование.