Локация
Москва; доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы.
Зарплата
От 700000 RUR на руки в месяц.
Компания
PravoTech — продуктовая IT-компания, создающая решения для автоматизации юридических бизнес-процессов и развивающая AI-продукт «Право.Консультант».
Что делать
•Проектировать и развивать AI-агентов и агентную архитектуру на Python с использованием LLM, RAG, tool calling и structured output.
•Развивать retrieval-контур, включая embeddings, vector search, chunking, reranking и работу с источниками.
•Строить систему оценки качества LLM и AI-агентов: benchmarks, evals, regression testing и LLM-as-a-Judge.
•Повышать production-надёжность через model routing, fallback, retries, streaming, мониторинг, логи, метрики и traces.
•Оптимизировать latency, стоимость инференса и эффективность использования моделей.
•Формировать технические приоритеты, развивать инженеров, распределять зоны ответственности и взаимодействовать с Product, Platform и Data.
Требования
•Более 6 лет опыта и практический опыт разработки AI/LLM-систем, работающих в production.
•Уверенный Python и готовность самостоятельно писать, отлаживать и ревьюить production-код.
•Опыт разработки backend-сервисов на FastAPI, Pydantic, asyncio и httpx.
•Практический опыт построения RAG-систем: embeddings, vector search, retrieval, chunking и reranking.
•Опыт интеграции LLM через API, работы с tool calling, structured output, streaming и управлением контекстом.
•Опыт построения или развития систем оценки качества LLM: evals, benchmarks, тестовые наборы и анализ ошибок.
•Понимание PostgreSQL, Redis, MongoDB и асинхронного взаимодействия между сервисами.
•Практический опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и инструментами наблюдаемости.
•Опыт использования AI coding agents в реальной разработке, технического лидерства и управления сильной инженерной или кросс-функциональной командой.
•Умение самостоятельно принимать архитектурные решения, расставлять приоритеты и отвечать за измеримый результат.
Хорошо, если есть
•Опыт разработки AI-агентов с LangChain, LangGraph, MCP/FastMCP или аналогичными инструментами.
•Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных.
•Опыт применения DeepEval, LLM-as-a-Judge, red-team-проверок и тестирования AI-систем.
•Опыт в LegalTech, FinTech, MedTech или других областях с высокими требованиями к точности и надёжности.
•Понимание архитектуры on-prem AI-решений.
•Опыт работы с Go, event-driven архитектурой, большими массивами документов и оптимизацией стоимости LLM-инференса.
Культура и преимущества
•Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании.
•Работа над сложным AI-продуктом на пересечении LLM, RAG и LegalTech.
•Высокая автономность, прямое взаимодействие с основателем и влияние на развитие продукта.
•Сильная команда, современные технологии и возможность экспериментировать.
•ДМС и корпоративные программы поддержки сотрудников.
•На старте 40–60% времени занимает hands-on работа: разработка, архитектура, эксперименты, evals, code review и production-задачи.
Процесс найма
•После знакомства с рекрутером и оценки технической экспертизы финалисты получают вводные о продукте и готовят своё видение его развития.
•На финальных выборах предусмотрены 15 минут на презентацию и 15 минут на вопросы; в обсуждении участвуют будущая команда и заинтересованные коллеги.
