Локация
Москва, улица Большая Полянка, 2/10с1. Доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы.
Зарплата
До 700 000 ₽ на руки в месяц.
Компания
ПравоТех — продуктовая IT-компания, создающая решения для автоматизации юридических бизнес-процессов; продуктами пользуются более 3 500 организаций, включая банки, страховые компании и корпоративных клиентов.
Что делать
•Развивать направление Enterprise AI и создавать AI-агентов для бизнес-процессов крупных корпоративных заказчиков на базе существующей агентной платформы.
•Проектировать архитектуру, писать и ревьюить production-код на Python, разрабатывать API и доводить решения до промышленной эксплуатации.
•Развивать RAG и агентные системы: гибридный поиск, retrieval, reranking, управление контекстом, tool calling и многошаговые сценарии.
•Интегрировать AI-агентов в корпоративную инфраструктуру через MCP и API, обеспечивать работу решений в облаке и в контуре клиента.
•Выстраивать evals, эталонные наборы и анализ трейсов, повышать качество и надёжность агентных систем.
•Работать с корпоративными заказчиками, формировать архитектуру решений, проводить демо, оценивать сроки, стоимость и эффект внедрения; сформировать и развивать инженерную команду.
Требования
•5–7 лет опыта в backend-разработке, Data Engineering или ML, включая не менее 2 лет в роли технического лидера или руководителя инженерной команды.
•Уверенный Python на уровне Senior: asyncio, типизация, тестирование, профилирование, разработка высоконагруженных сервисов и API.
•Глубокое знание PostgreSQL: проектирование схем, индексы, оптимизация запросов, транзакции, блокировки, полнотекстовый поиск и RLS.
•Опыт работы с векторными и графовыми базами данных: Qdrant, pgvector, Neo4j или аналогами.
•Практический опыт разработки и эксплуатации LLM/RAG-систем и AI-агентов в production.
•Понимание архитектуры AI-агентов: tool calling, управление контекстом, контракты инструментов, контроль выполнения шагов и устойчивость многошаговых сценариев.
•Понимание retrieval и ML-поиска: embeddings, hybrid search, reranking, chunking и метрики качества поиска.
•Опыт построения evals и оценки качества LLM-систем: эталонные наборы, LLM-as-a-Judge, анализ трейсов через Langfuse или аналогичные инструменты.
•Не менее 2 лет опыта внедрения AI-решений в крупных компаниях, включая понимание корпоративной IT-инфраструктуры, требований информационной безопасности и особенностей интеграций.
•Умение развивать и масштабировать сложные системы без переписывания их с нуля, управлять инженерной командой, участвовать в найме, архитектурных решениях, code review и развитии сотрудников.
•Умение оценивать экономику AI-проектов: трудоёмкость, стоимость моделей и инфраструктуры, потенциальный эффект для заказчика.
•Готовность оставаться hands-on лидером, самостоятельно принимать технические решения и отвечать за конечный результат.
Хорошо, если есть
•Опыт разработки решений для LegalTech, FinTech, страхования или других регулируемых отраслей.
•Опыт создания антифрод-систем, графового анализа и прогнозных моделей на табличных данных.
•Практический опыт развёртывания on-premise решений и open-weight LLM.
•Опыт работы с Temporal, LangGraph или аналогичными инструментами оркестрации долгих агентных задач.
•Опыт создания переиспользуемых AI-компонентов и платформенных решений на базе корпоративных проектов.
Культура и преимущества
•Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании.
•Возможность запустить новое направление Enterprise AI на базе действующих AI-продуктов, собственной технологической платформы и юридических данных.
•Высокая автономность и влияние на техническую стратегию, возможность самостоятельно формировать команду и определять архитектурные решения.
•Работа над задачами крупных корпоративных заказчиков — от архитектуры до внедрения AI-агентов в production.
•Удалённый или гибридный формат работы, ДМС и корпоративные программы поддержки сотрудников.
Процесс найма
•Знакомство с рекрутером и оценка технической экспертизы.
•Финалисты получают вводные о направлении и готовят своё видение его развития.
•Финальный этап: 15-минутная презентация и 15 минут вопросов с участием будущих коллег и заинтересованных команд.
