Ищем ведущего AI/LLM-инженера в команду, занимающуюся разработкой и внедрением AI-решений под реальные бизнес-задачи клиентов enterprise-сегмента.
Что нужно делать:
- Разрабатывать и внедрять AI/LLM-решения, включая multi-agent и tool-based AI-системы.
- Интегрировать LLM-решения с внутренними ИТ-системами, API, корпоративными сервисами и источниками данных.
- Разрабатывать MCP/tool-интеграции и AI-коннекторы для взаимодействия агентов с внешними системами.
- Работать в тесной связке с бизнесом и командой разработки для перевода продуктовых задач в AI-решения.
Ожидаемый уровень / архитектурная роль:
- Умение проектировать архитектуру AI-решений end-to-end.
- Навыки перевода бизнес-запросов в формализованные AI-требования и метрики качества.
- Понимание жизненного цикла AI/LLM-решений (разработка, внедрение, мониторинг, улучшение).
- Опыт lead-роли: технический руководитель команды от 3 человек, владение полным циклом delivery от идеи до production.
Для нас важно:
-
Опыт в разработке (ML/Backend/AI) от 5 лет, из них от 2 лет — на LLM/GenAI.
-
Практический production-опыт с LangGraph или LangChain: agent loop, state, middleware, tool use, мульти-агентные сценарии.
-
Опыт построения и интеграции MCP-серверов или эквивалента (function calling, tool design, OpenAI-совместимые API).
-
Опыт интеграции AI-решений с существующими ИТ-системами (API, MCP-коннекторы, сервисы).
-
Опыт развёртывания open-source LLM в закрытом контуре: vLLM/TensorRT-LLM/TGI/SGLang. Понимание trade-offs: квантизация, batching, KV-cache, latency/throughput.
-
Опыт настройки LLMOps / observability: Langfuse / LangSmith / OpenTelemetry, регрессионные eval-сьюты, llm-as-judge, cost/latency мониторинг.
-
Опыт разработки AI-решений от прототипа до продакшена с учётом: latency, стоимости inference, качества ответов и отказоустойчивости.
Будет плюсом:
-
Понимание требований ИБ, регуляторики (ФСТЭК) и работы в закрытых контурах.
-
Опыт работы в enterprise, банках или госсекторе.
-
Опыт работы с российскими СЭД и ECM-платформами.
-
Опыт MLOps / LLMOps (Kubeflow, MLflow, Airflow), продвинутый CI/CD для ML.
-
Опыт fine-tuning LLM (LoRA / QLoRA), continual pretraining на доменных данных.
-
Публикации, доклады на профильных конференциях (AI Journey, AINL, AI Engineer Summit), open-source.
-
Опыт работы с российскими LLM через API: GigaChat, YandexGPT.
Мы предлагаем:
- Участие в крупных проектах с интересными и сложными задачами.
- Уровень компенсации, ориентированный на предложение кандидата: знаем рынок, но не хотим ставить ограничений.
- Постоянный профессиональный и личный рост, самостоятельность в работе. Поощряем любое развитие во всех направлениях.
- Корпоративный университет, наставничество и развитие.
- Отсутствие бюрократии и бесконечных отчетов. Совещания проводим только по необходимости и с четкой программой.
- Участие в корпоративных образовательных и социальных программах. Заботитесь об окружающей среде, помогаете людям в сложной ситуации? Можете принять участие в любых активностях.
- "Белая” заработная плата, ДМС и все остальные стандартные бенефиты.
У нас есть возможность проявить себя и получить бесценный опыт на реальных комплексных аналитических проектах в работе с крупнейшими заказчиками своих областей. Присоединяйтесь!