Documentolog

AI engineer for LLM agents

Коротко

Казахстанская продуктовая IT-компания ищет AI-инженера для разработки LLM-агентов («цифровых сотрудников»), работающих с документами и корпоративной базой знаний у корпоративных и государственных заказчиков. Роль включает архитектуру агентов, function calling, RAG, промпт-инжиниринг, построение оценки качества и развитие real-time мессенджера на асинхронном Python-бэкенде (FastAPI, PostgreSQL, Redis). Требуется 2+ года коммерческой разработки на Python и 1+ год продакшен-опыта с LLM-системами, работа в офисе в Астане.

Описание
Documentolog - казахстанская продуктовая IT-компания, развивающая собственную платформу электронного документооборота Documentolog и мультиагентную AI-платформу d8n.ai. Мы строим «цифровых сотрудников» - LLM-агентов, которые работают с документами, корпоративной базой знаний и бизнес-процессами у корпоративных и государственных заказчиков. Агенты живут в проде и решают задачи реальных пользователей каждый день.
Задачи
•Проектировать и разрабатывать LLM-агентов («цифровых сотрудников»): архитектура агента, инструменты (function calling), навыки, оркестрация.
•Развивать поиск по корпоративной базе знаний.
•Интегрировать LLM через OpenAI-совместимые API, работать с self-hosted моделями.
•Заниматься промпт-инжинирингом, защитой от prompt injection, маскированием персональных данных.
•Строить оценку качества (evals, LLM-as-Judge) и наблюдаемость: качество ответов, стоимость, мониторинг галлюцинаций.
•Развивать корпоративный мессенджер реального времени: WebSocket-доставка и порядок сообщений, треды, вложения, push-уведомления, Bot API и подключение AI-агентов к чатам, интеграции с платформой документооборота.
•Писать асинхронный Python-бэкенд: FastAPI, PostgreSQL, Redis, стриминг ответов, фоновые воркеры.
•Доводить фичи до продакшена и сопровождать их у крупных заказчиков.
•Следить за трендами агентной экосистемы и LLM: новые инструменты и паттерны (MCP и агентные протоколы, агентные базы знаний, скиллы и память агентов), релизы моделей и фреймворков, техники RAG и evals - и приносить лучшее в платформу, делясь знаниями с командой.
Требования
•2+ года коммерческой разработки на Python (asyncio, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, pytest); асинхронный бэкенд в проде, включая стриминг ответов (SSE или WebSocket).
•1+ год работы с LLM-системами в продакшене: function calling / агенты, RAG, промпт-инжиниринг.
•Опыт с любым агентным фреймворком (LangGraph, LangChain, Google ADK, CrewAI и т.п.).
•AI-first подход к работе: продвинутое владение агентными инструментами разработки (Claude Code, Codex или аналоги).
•PostgreSQL (индексы, транзакции, чтение планов запросов), Redis, Docker, Linux, Git.
•Опыт сопровождения собственного сервиса в проде: инциденты, миграции, производительность.
•Умение и желание отвечать за фичу целиком — от идеи и дизайна до продакшена и сопровождения.
Будет плюсом
•Real-time-бэкенд в проде: WebSocket / Socket.IO, Redis pub/sub, несколько воркеров, переподключения.
•Опыт разбора проблем производительности БД в проде: пул соединений, блокировки, медленные запросы.
•Push-уведомления (FCM, APNs), очереди (RabbitMQ), нагрузочное тестирование (k6, Locust).
•MCP (Model Context Protocol).
•Evals и наблюдаемость LLM (Langfuse, RAGAS и т.п.).
•vLLM / GPU-serving, fine-tuning (LoRA).
•Классический ML.
•Умение читать PHP и TypeScript/React-код.
Условия
•Беспроцентные займы - финансовая поддержка сотрудников со стажем работы в компании от 1 года.
•Фантомные акции - возможность получать процент от чистой прибыли компании после 1 года работы. Количество фантомных акций увеличивается с каждым годом работы в компании.
•Премия раз в полгода - по результатам выполнения KPI.
•Ежегодная индексация заработной платы.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте