ГигаЧат Бизнес

AI Engineering Team Lead

Коротко

Team Lead по AI-инженерии для корпоративной AI-платформы cowork.ru: разработка агентных систем с tool use, многошаговым планированием, RAG-пайплайнами и MCP-интеграциями, а также управление командой. Продуктовая компания, роль с фокусом на R&D, PoC для B2B и экспериментальные фичи. Требуется от 3 лет опыта с реальными LLM-проектами, Python/FastAPI, работа с LLM API разных семейств моделей, понимание MCP и RAG, PostgreSQL и Redis.

Локация
Москва, м. Цветной бульвар; работа на месте работодателя и в гибридном формате.
Компания
Продуктовая компания развивает корпоративную AI-платформу cowork.ru с агентным ассистентом, подключаемыми инструментами MCP, отложенными задачами, базами знаний и каталогом навыков.
Что делать
•Разрабатывать агентные системы с tool use, function calling, многошаговым планированием и human-in-the-loop.
•Создавать экспериментальные функции продукта, быстрые PoC для B2B-заказчиков и standalone-решения.
•Улучшать системные промпты, навыки и инструменты на основе метрик, разбора траекторий и прогонов на агентском бенчмарке.
•Тестировать и внедрять текстовые, vision/OCR- и ASR-модели, а также развивать RAG-пайплайны, гибридный поиск и обработку документов.
•Организовывать встречи с техническими командами и стейкхолдерами, обсуждать и принимать технические решения.
•Управлять командой.
Требования
•От 3 лет опыта работы и реальные LLM-проекты: агенты, ассистенты или RAG.
•Python, включая asyncio и FastAPI; Git; Docker и docker-compose.
•Уверенная работа с LLM API: OpenAI-compatible интерфейсы, function calling, structured output и стриминг.
•Опыт работы с большими моделями разных семейств: Qwen, DeepSeek, GigaChat, GPT, Claude и Gemini.
•Прикладное понимание архитектуры LLM: трансформеры, MoE, контекстное окно и его ограничения, узкие места инференса.
•Понимание MCP: устройство протокола, создание или подключение серверов.
•Навыки RAG: chunking, embeddings, гибридный поиск BM25 + dense и reranking.
•PostgreSQL и Redis.
•Оценка качества: eval-пайплайны, метрики и разбор трейсов агентов.
•Способность объяснять принятые технические решения и их trade-offs.
Хорошо, если есть
•Развёртывание инференса на GPU с vLLM или SGLang, multi-GPU-конфигурации и квантизация FP8/INT8.
•Опыт с агентными фреймворками и SDK: Strands Agents, OpenAI Agents SDK, LangGraph или CAMEL.
•Опыт с durable execution: Restate или Temporal.
•Опыт с observability и трейсингом: Langfuse или OpenTelemetry.
•Работа с мультимодальными моделями, VLM, OCR-пайплайнами и ASR, включая Whisper и аналоги.
•Фронтенд-навыки для создания демо на React/TypeScript.
•Опыт с LiteLLM или другими model-роутерами.
Культура и преимущества
•Сильная AI-команда и работа над экспериментальными фичами, PoC, standalone-решениями и R&D.
•Достойная заработная плата и годовой бонус.
•ДМС с первого месяца работы.
•Работа в аккредитованной IT-компании.
•Льготная ипотека от Сбера.

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