Applied AI Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Applied AI инженер в энергетический стартап Fuse Energy. Работа над потребительскими AI-фичами и внутренними LLM-агентами, от спецификации до продакшена.

Задачи

• Разрабатывать AI-фичи для клиентов: персональные рекомендации по энергии, онбординг по счёту за энергию
• Создавать LLM-приложения и агентов для поддержки, инженерии, склада и бэк-офиса, включая мультиагентные системы и durable workflows (например, Temporal)
• Строить инфраструктуру вокруг них: облачную инфраструктуру, интеграции и контроль доступа
• Отвечать за оценку качества: датасеты, эталонные ответы, human и LLM-судьи, A/B-тесты
• Выбирать модели по производительности, задержке и стоимости
• Работать с командами трейдинга, операций и backend, чтобы модели учитывали рыночные условия, цены на энергию, спрос и прогнозы погоды
• Мониторить AI-системы в продакшене и обеспечивать их надёжность

Требования

• 3+ года опыта, требования зависят от уровня роли
• Опыт владения прикладной AI-системой end-to-end, желательно в стартапе или небольшой команде
• Инженер-программист, перешедший в прикладной AI, или ML-инженер, пишущий продакшен-код
• Уверенный Python (или аналогичный язык) и опыт вывода LLM или VLM в продакшен
• Понимание облачных технологий, контейнеризации и масштабируемых AI-приложений
• Аналитичность, строгость и быстрая обучаемость
• Бонус: PyTorch или TensorFlow; прогнозирование, моделирование погоды и спроса; энергетические рынки и трейдинг; fine-tuning или RL; vision, document или NLP пайплайны; agent runtimes и MCP

Условия

• Конкурентная зарплата и право на equity
• Бонусная схема дважды в год
• Полностью оплачиваемая техника под нужды
• Частное медицинское страхование
• Компенсация завтрака и ужина для офисных сотрудников
• Льготы могут различаться в зависимости от локации

Навыки

• Python
• LLM
• VLM
• Temporal
• PyTorch
• TensorFlow
• MCP
• NLP
• RL
• fine-tuning
• облачные технологии
• контейнеризация