О роли
Hiire поддерживает Siemens Mobility в поиске Senior Backend разработчика для присоединения к команде, сосредоточенной на создании корпоративных AI-решений с прямым влиянием на критически важные бизнес-операции и рабочие процессы.
Это возможность работать в высокотехнической и многодисциплинарной среде, где искусственный интеллект, программная инженерия и продуктовый подход объединяются для создания масштабируемых решений реальных проблем. Мы ищем человека с практическим мышлением, сильной ориентацией на продакшн и опытом превращения AI-прототипов в надежные и устойчивые системы.
Что вам предстоит делать
•Тесно сотрудничать с инженерами, операционными и бизнес-стейкхолдерами для понимания рабочих процессов, выявления проблемных точек и проектирования AI-решений с измеримым эффектом.
•Переводить сложные требования в масштабируемые сервисы с поддержкой AI и технические концепции.
•Непосредственно участвовать в проектировании и архитектуре систем, основанных на LLM и технологиях поиска.
Создание AI-систем для продакшна
•Разрабатывать и поддерживать масштабируемые AI-сервисы производственного уровня, ориентированные на: LLM, RAG-пайплайны, гибридный поиск, семантический поиск, векторный поиск, агентные рабочие процессы.
•Строить backend API, дата-пайплайны и интеграции, обеспечивая надежность, наблюдаемость и лучшие инженерные практики.
•Отвечать за полный цикл разработки: архитектура, реализация, тестирование, деплой и мониторинг.
Оценка AI, инженерия подсказок и качество данных
•Разрабатывать строгие стратегии оценки качества AI-выходов, точности поиска и поведения моделей.
•Рассматривать инженеринг подсказок как дисциплину инженерии и экспериментов.
•Обеспечивать высокие стандарты качества данных и контекстного обоснования во всех AI-системах.
•Наставлять младших членов команды по вопросам AI-инженерии, экспериментов и практик оценки.
Что мы ищем
•Опыт работы в Backend-разработке от 5 лет.
•Глубокое знание современного Python (3.11+), включая: async/await, typing, Pydantic.
•Способность объединять экспериментальные Data Science рабочие процессы с надежными и поддерживаемыми инженерными практиками.
•Опыт работы с: Docker, CI/CD, тестовыми фреймворками (pytest), инструментами контроля качества кода (ruff, mypy), Git workflow и код-ревью.
Желательно
•Опыт создания и эксплуатации AI-решений в продакшн и корпоративных средах.
•Знакомство с AI, NLP или информационным поиском.
•Практический опыт с: LLM, инженерией подсказок, RAG, GraphRAG, векторными базами данных / OpenSearch, пайплайнами оценки AI.
•Опыт работы с AWS Bedrock или Azure OpenAI.
•Знание MCP (Model Context Protocol) и современных стандартов AI-интерфейсов.
Если вы ищете возможность работать с прикладным AI в серьезной, масштабируемой и значимой среде, это может стать очень захватывающим следующим шагом.
