Мы аккредитованная IT компания, более 17 лет обеспечиваем полный жизненный цикл программных продуктов и систем — от проектирования до сопровождения, позволяя заказчикам избавиться от низкоэффективной рутины, повышая качество и прозрачность финансовых, административно-управленческих и других процессов.
Чем предстоит заниматься
•Развивать AI-сервис платформы: агентные сценарии, поиск по документам, генерация ответов.
•Отвечать за качество продукта и уметь его измерять: бенчмарки, регрессионное тестирование, отчётность по результатам.
•Руководить командой разработки: планирование, код-ревью, развитие инженеров.
•Работать напрямую с заказчиками на пилотных внедрениях - разбирать требования, диагностировать проблемы, готовить отчёты по результатам.
•Принимать технические решения на стыке с бэкендом, фронтендом и инфраструктурой.
•Развивать инженерные практики внутри команды.
Что мы ждём от кандидата
•Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, из них не менее года - с LLM в продуктивной эксплуатации.
•Уверенное владение асинхронным Python и FastAPI.
•LangChain и LangGraph: опыт построения агентов, а не только обращений к модели.
•Опыт работы с векторными базами данных - Qdrant или аналогичными.
•Опыт построения RAG-систем, работающих в проде, а не на уровне демонстраций.
•Понимание архитектуры распределённых систем: очереди сообщений, интеграции, обработка отказов.
•Понимание устройства трансформеров и современных языковых моделей.
•Практический опыт обучения или дообучения моделей.
•Умение обоснованно выбирать модель под задачу с учётом качества, скорости и стоимости.
•Опыт руководства командой разработки.
•Умение выстраивать процессы и измерять результат работы команды.
•Готовность общаться с заказчиком напрямую — без посредника в лице менеджера.
Будет плюсом
•Опыт создания агентских платформ или конструкторов сценариев.
•Знакомство с инструментами наблюдаемости LLM-систем - Langfuse или аналоги.
•Опыт работы с государственными заказчиками, закрытым контуром, реестром отечественного ПО.
•Умение читать код на Java/Spring и React - часть задач возникает на стыке сервисов.
•Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL/pgvector, MinIO.
Что мы предлагаем взамен
•Корпоративное обучение.
•Льготные условия на занятия английским языком.
•Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня.
•Развитую корпоративную культуру (внутренние митапы, праздники, совместные выезды и др.).
•Реферальная программа.
ВНИМАНИЕ, в сопроводительном письме дайте ответ на следующие вопросы:
1) Есть ли опыт работы с Claude Code или Codex?
2) Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-системы в production: какой был кейс, что именно вы делали лично, как оценивали качество до и после внедрения и каких количественных результатов удалось достичь?
