Эксперт по архитектуре и разработке решений на базе векторных СУБД (Qdrant)

Локация: РФ Удаленка

Специализация: Экспертно-техническое сопровождение применения Qdrant (векторный поиск, RAG/AI-интеграции)

Требования к квалификации: Практический опыт работы с Qdrant Опыт проектирования и разработки решений с использованием векторных баз данных Знание ANN/HNSW, векторного и гибридного поиска, фильтрации, квантования, multitenancy и мультивекторного поиска Опыт работы с REST/gRPC API Опыт интеграции Qdrant с прикладными решениями и AI/LLM-инструментами, включая LangChain и/или LlamaIndex Наличие практической экспертизы применения и сопровождения Qdrant

Направления сопровождения (периметр услуг):

Механизмы векторного поиска — эмбеддинги, ANN, HNSW, метрики расстояния, выбор модели для русского языка Развёртывание Qdrant — Docker/docker-compose, Qdrant Cloud, REST/gRPC, веб-дашборд, диагностика ошибок первого запуска Работа с моделью данных — коллекции, точки, upsert, payload, проектирование схемы Механизмы поиска — query_points, limit, score, hnsw_ef, батч-запросы, группировка результатов, Recommend/Discovery API Механизмы фильтрации — синтаксис фильтров, типы условий, payload-индексы, ACORN Гибридный поиск — sparse-векторы, объединение результатов (RRF) Квантование — сжатие векторов, баланс точности/скорости Multitenancy — изоляция данных, тюнинг решений Мультивекторы — ColBERT, повторное ранжирование Интеграция — LangChain, LlamaIndex, no-code (n8n) Формирование технических рекомендаций по итогам сопровождения

Важно: разработка самого Qdrant не входит в объём услуг; промышленное развёртывание, администрирование, устранение инцидентов и эксплуатационная поддержка систем заказчика — тоже вне периметра. Формат — консультации/рекомендации, практические действия в системах заказчика выполняют его специалисты.