10850 – Sr. Software Engineer - Applied AI

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

Инженер-разработчик прикладных AI-решений в Hyundai AutoEver America. Создание LLM-приложений, RAG-систем и агентных workflow — от прототипа до продакшена, с интеграцией в облачную архитектуру и автомобильные сервисы.

Задачи

• Проектировать и внедрять прикладные AI-решения: LLM-приложения, RAG-пайплайны, агентные workflow, предиктивные модели и генеративные инструменты
• Разрабатывать full-stack AI-приложения: создавать frontend-интерфейсы и интегрировать их с backend-сервисами и облачной архитектурой
• Создавать production-ready AI-системы, интегрированные с корпоративными платформами и пользовательскими автомобильными приложениями
• Вести прикладные эксперименты, быстро делать PoC/MVP, дорабатывать промпты, итеративно улучшать производительность моделей и надёжность AI
• Сотрудничать с кросс-функциональными командами, переводить требования в AI-возможности и обеспечивать соответствие стандартам governance, privacy и security

Требования

• Бакалавр или магистр в области computer science, инженерии или смежной области
• 8+ лет опыта в software engineering, из них 3+ года в разработке AI/ML-решений
• Подтверждённый опыт поставки production-ready AI-систем: LLM-приложения, традиционные ML-модели, RAG-пайплайны, агентные/автоматизированные workflow
• Практический опыт с современными агентными фреймворками: AutoGen, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, n8n, и знание паттернов мультиагентной оркестрации
• Уверенное владение Python и ключевым AI/ML-инструментарием: TensorFlow или PyTorch, экосистема Hugging Face, распространённые фреймворки AI-оркестрации
• Глубокий опыт с векторными базами данных (Pinecone, ChromaDB, FAISS) и методами retrieval на основе эмбеддингов
• Продвинутое понимание prompt engineering, архитектуры RAG, оценки моделей и стратегий оптимизации LLM
• Практический опыт с облачными AI-платформами: AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI или Azure AI Foundry, а также best practices ML Ops (CI/CD, тестирование, мониторинг моделей, observability)
• Владение full-stack и cloud-native разработкой: React, микросервисные API, реляционные/NoSQL базы данных, Docker, Kubernetes
• Опыт внедрения Model Context Protocol (MCP) для улучшения обмена контекстом, интероперабельности и координации мультиагентных систем

Условия

• Конкурентная зарплата
• Комплексная медицинская и стоматологическая страховка
• Щедрый оплачиваемый отпуск (PTO)
• Помощь в образовании
• Ежегодная возможность повышения зарплаты по результатам работы
• Среда, ориентированная на рост и развитие
• Культура сотрудничества, инноваций и непрерывного обучения
• Agile-среда
• Инклюзивная культура

Навыки

• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• Hugging Face
• AutoGen
• LangGraph
• LlamaIndex
• CrewAI
• n8n
• Pinecone
• ChromaDB
• FAISS
• RAG
• prompt engineering
• AWS SageMaker
• AWS Bedrock
• Azure OpenAI
• Azure AI Foundry
• ML Ops
• CI/CD
• React
• microservice APIs
• SQL
• NoSQL
• Docker
• Kubernetes
• Model Context Protocol
• MCP