PARI

Fullstack AI Engineer

Коротко

Компания ищет Fullstack AI Engineer в команду управления доходами, который будет собирать LLM-приложения и агентские сценарии (RAG, tool calling, agentic-flow) для юристов, финансов, маркетинга и CRM и доводить их до production. Требуется сильная backend-база: от 3 лет коммерческого опыта разработки и минимум год практической работы с Python, production-опыт с LLM-приложениями, знание LangGraph/LangChain, LLM-шлюзов (LiteLLM), SQL, Docker, очередей сообщений и векторных БД. Работа в Москве в гибридном формате.

О компании
PARI — технологичная компания в сфере спортивных развлечений с высокой продуктовой культурой и data-driven подходом. Ценит инициативу, быстрые эффективные решения и создает пространство, где экспертиза превращается в влияние на продукт и бизнес.
ИЩЕМ ТИММЕЙТА В КОМАНДУ УПРАВЛЕНИЯ ДОХОДАМИ
Здесь делают не «AI ради AI», а решения, которые реально входят в ежедневную работу команд. Ты будешь собирать LLM-приложения и агентские сценарии для юристов, финансов, маркетинга, CRM и корпоративных функций — от первой гипотезы до production и регулярного использования.
Это роль для инженера, которому интересно не обучать новые модели с нуля, а заставлять готовые LLM работать внутри бизнеса: подключать инструменты и данные, строить RAG и agentic-flow, интегрироваться с внутренними системами и превращать сложный процесс в работающий продукт.
С тебя — сильная backend-база, скорость экспериментов и готовность самому разобраться в бизнес-задаче, с нас — пространство, где можно быстро проверять идеи, собирать PoC, запускать их на реальных пользователях и масштабировать только то, что доказало эффект.
В ЧЕМ ТВОЙ ВЫЗОВ?
•Разрабатывать LLM-приложения и агентские сценарии для внутренних команд: маркетинга, финансов, юристов, CRM и других функций
•Интегрировать готовые AI-продукты в операционные процессы и доводить их до ежедневного использования сотрудниками
•Проектировать взаимодействие LLM с инструментами и внутренними данными через tool calling, MCP, RAG, embeddings и векторный поиск
•Интегрировать AI-решения с внутренними системами и сервисами по API: 1С, корпоративными хранилищами, BI и другими источниками
•Развивать LLM-шлюз: подключать несколько моделей и провайдеров, настраивать маршрутизацию, виртуальные ключи, лимиты, бюджеты и guardrails
•Быстро собирать proof of concept, чтобы за несколько дней проверить техническую и продуктовую гипотезу, а не месяцами полировать решение до первого запуска
•Развивать внутренний AI-чат и подключать к нему скиллы и агентские сценарии для разных команд и процессов
•Строить систему оценки качества: переводить субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии и сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости
•Настраивать мониторинг AI-сценариев и отслеживать качество после запуска
•Проводить пилоты с замером эффекта, масштабировать решения, которые подтвердили ценность, и поддерживать их после выхода в production
•Работать напрямую с владельцами бизнес-процессов, разработкой, ИБ и юристами — без длинной цепочки посредников между проблемой и техническим решением
ТРИ СОВПАДЕНИЯ — И НАМ ТОЧНО ПО ПУТИ:
•Ты уже доводил LLM-решения до production и реального использования: ассистенты, RAG, агентские сценарии, tool calling или интеграции с бизнес-процессами. Ты можешь глубоко разложить, как была устроена система, за что отвечал сам и какой эффект решение дало пользователям или бизнесу
•У тебя сильная backend-база, и LLM для тебя — часть полноценной инженерной системы. Ты уверенно работаешь с Python, понимаешь API, очереди, БД, Docker, system design и умеешь собирать вокруг моделей устойчивую архитектуру с RAG, vector search, агентскими flow и LLM gateway
•Ты не будешь неделями проектировать идеальную архитектуру до первого запуска. Ты сам разберешь бизнес-процесс, быстро соберешь рабочий вариант, проверишь его на реальном сценарии, поймешь, что дает эффект, и доведешь решение до production
КАКИЕ СКИЛЛЫ НАМ ВАЖНЫ:
•Есть от 3 лет коммерческого опыта backend-разработки на любом языке и минимум год практической работы с Python
•Есть production-опыт с LLM-приложениями: RAG, AI-ассистентами, агентами или другими сценариями, которыми реально пользовались сотрудники или клиенты
•Понимаешь устройство современных LLM-систем: context management, tool/function calling, structured output, embeddings, RAG и agentic-flow
•Работал с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками для построения агентских сценариев
•Есть опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
•Понимаешь, как устроены LLM-шлюзы типа LiteLLM или аналогов: маршрутизация между провайдерами, виртуальные ключи, лимиты и контроль потребления
•Уверенно ориентируешься в system design: API, очереди, хранилища, кэширование и интеграционные паттерны
•Работал с SQL и базами данных
•Используешь Git, Docker и backend-фреймворки вроде FastAPI или аналогичных
•Есть опыт работы с очередями сообщений: RabbitMQ, Kafka или аналогами
•Работал с векторным поиском и векторными БД: Qdrant или аналогичными решениями
•Умеешь самостоятельно разобраться в бизнес-процессе, предложить технический вариант решения и довести его до production
•Есть опыт проектов среднего или высокого уровня сложности с реальными пользователями и production-нагрузкой
ЧТО ДАЛЬШЕ, ЕСЛИ СЛУЧИЛСЯ МЭТЧ?
•Звонок с рекрутером
•Интервью с руководителем
•Финальная встреча в офисе
•СБ и офер
Что предлагаем
Важнее качество, а не количество. Верим, что лучшие решения рождаются в живом общении, поэтому совмещаем удаленку с офлайном и даем гибкое начало дня: так команда быстрее решает, глубже вовлекается в проекты и остается в общей движухе.
Здоровье команды — наш приоритет. Страхование жизни с первого дня работы и расширенный пакет ДМС со стоматологией.
Заботимся о ментальном здоровье. Программы от партнеров PSY Pro и Ясно. Выбирай удобный формат и платформу, а мы позаботимся об остальном.
Развиваем свои навыки и расширяем горизонты. Собираем и регулярно обновляем курсы, тренинги и другие инициативы, которые помогут тебе расти, совершенствовать свои навыки и достигать новых высот.
Классно работаем — круто отдыхаем. В PARI проходят самые запоминающиеся и душевные мероприятия. Мы проводим время так, чтобы запомнить его ярко и сплотиться всей командой.
Твоя семья — часть нашей команды. Конкурсы для детей, подарки первоклассникам и компенсация летнего отдыха — заботимся о том, что важно за пределами работы.
Мы осознанно строим среду, где людям комфортно работать и развиваться вместе. Регулярно собираемся на выезды, внутренние и спортивные активности, а еще поддерживаем благотворительный фонд, помогаем спортсменам и НКО, включаемся в волонтерские и эко-проекты.
Заметные бонусы под каждый важный момент жизни, прокачка английского и компенсация хобби, выгодные скидки и помощь при трудных жизненных обстоятельствах.

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