Senior AI Engineer (f/m/d)

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

Senior AI-инженер в YC-компанию Alpas, строящую агентную технологию сорсинга поставщиков для прямых закупок. Роль senior individual contributor с прямым подчинением CTO: сквозное владение проектами от дизайна до продакшн-эксплуатации.

Задачи

• Проектировать, создавать и эксплуатировать продакшн AI-агентов на LangGraph, включая агентные паттерны (планирование, использование инструментов, рефлексия, human-in-the-loop)
• Строить NLP- и RAG-пайплайны (векторные базы данных, стратегии retrieval, оценка качества), питающие агентов
• Надёжно интегрировать агентов с backend-сервисами (Python, FastAPI, Pub/Sub, GCP) и обеспечивать масштабируемость интерфейсов agent-to-agent и agent-to-backend
• Отвечать за MLOps для агентных нагрузок: CI/CD, мониторинг, пайплайны оценки, контроль затрат и эффективность инференса
• Ставить и достигать целевые показатели качества (например, менее 1% отказов для поискового агента), бенчмаркать модели и подходы
• Поддерживать здоровье кодовой базы и делиться знаниями через ревью и документацию

Требования

• Минимум 5 лет профессионального опыта как AI, ML, MLOps или backend инженер (время работы студентом не учитывается)
• Практический опыт вывода LLM- или агентных систем в продакшн, а не только прототипов
• Степень в computer science, AI или смежной области либо эквивалентный практический опыт
• Сильный Python и практики software engineering (тестирование, CI/CD, Docker, облака; предпочтительно GCP)
• Опыт с LangGraph или сопоставимыми агентными фреймворками, векторными базами данных и оценкой LLM-систем
• Свободный английский (C1); проживание в ЕС и возможность работать гибридно из Берлина
• PyTorch и обучение NLP-моделей, Kubernetes, Terraform, Argo
• Опыт в закупках, supply chain или B2B data-продуктах

Условия

• Работа над AI-core продуктом, разработка передовых ML-моделей и NLP-систем для автоматизации поиска поставщиков
• Высокая степень владения и ответственности за собственные проекты
• Немедленные результаты работы для стейкхолдеров и тесное сотрудничество с Product-командой
• Быстрый темп работы с интересными задачами (zero-boredom-guarantee)
• Быстрое развитие и крутая кривая обучения
• Командные мероприятия и инклюзивная культура в разнообразной команде
• Гибридный формат работы и уютный офис в Берлине, Prenzlauer Berg
• Честное, быстрое и открытое сотрудничество, сильные коммуникативные навыки

Навыки

• LangGraph
• NLP
• RAG
• векторные базы данных
• Python
• FastAPI
• Pub/Sub
• GCP
• MLOps
• CI/CD
• Docker
• LLM
• PyTorch
• Kubernetes
• Terraform
• Argo