Локация
Удалённая работа, Москва/Россия
Компания
Разработка AI-продукта с интеллектуальными системами на базе больших языковых моделей, RAG, AI-агентов и корпоративных данных.
Что делать
•Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на базе LLM: промптинг, structured outputs, tool calling и управление контекстом.
•Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: загрузку документов, чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, reranking и grounding.
•Разрабатывать многошаговых агентов на LangGraph или аналогах, включая планирование, управление состоянием и обработку ошибок.
•Измерять качество систем с помощью автотестов, LLM-evals, трейсинга и observability.
•Готовить решения к production: оптимизировать latency и стоимость, обеспечивать безопасность, контроль доступа и деплой.
•Работать с coding-агентами Claude Code, Codex и Cursor без снижения качества кода.
Требования
•5+ лет коммерческой разработки, преимущественно backend на Python.
•Сильные архитектурные навыки: декомпозиция систем на компоненты и документирование решений.
•Опыт работы с API, базами данных, асинхронной обработкой, тестированием и CI/CD.
•Практический опыт вывода в production RAG-системы или AI-агента, реализованных в коде.
•Понимание ограничений LLM: галлюцинаций, размера контекста и качества retrieval.
•Готовность работать удалённо из России.
Хорошо, если есть
•Опыт использования LangGraph в production.
•Знание векторных баз данных Qdrant, Milvus или pgvector и гибридного поиска.
•Опыт работы с LangSmith, Langfuse или Ragas.
•Знание MCP, guardrails, защиты от prompt injection и контроля доступа на уровне документов.
•Опыт работы с AWS, Docker и cloud-native деплоем.
Культура и преимущества
•Прямая работа с основателями над AI-продуктом.
•Высокая автономия и влияние на архитектуру продукта.
•Гибкий удалённый формат работы.
Процесс найма
•Необходимо отправить резюме и кратко описать построенную LLM-систему или AI-агента.
