AI Engineer

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

AI-инженер в финтех-компанию IC. Проектирование и развёртывание production-систем на базе LLM и агентных пайплайнов, работа на стыке backend-разработки и прикладного ИИ.

Задачи

• Проектировать и развёртывать production-сервисы на Python для AI-функций с использованием FastAPI
• Проектировать и дообучать сквозные агентные workflow для чата, поиска и retrieval-сценариев
• Разрабатывать интеллектуальных агентов на LangChain, LangGraph и LangSmith, включая prompt engineering, интеграцию и тестирование
• Интегрировать и оптимизировать векторные базы данных (Qdrant, Milvus) для эмбеддингов, быстрых запросов и гибридного поиска
• Оценивать и мониторить качество работы агентов в production
• Оптимизировать агентные системы по латентности, стоимости и горизонтальной масштабируемости
• Помогать командам внедрять AI-инструменты, давать технические рекомендации и best practices
• Повышать эффективность AI-ассистентов для кодинга (Claude Code, GitHub Copilot) и стимулировать их adoption
• Взаимодействовать с кросс-функциональными командами для поиска возможностей применения AI

Требования

• 3+ года общего опыта в software engineering с сильной базой в backend-разработке на Python
• 1–2+ года практического опыта развёртывания и поддержки ML/AI-систем в production
• Уверенное владение Python и best practices разработки (чистый, поддерживаемый production-код)
• Опыт с NLP, RAG, эмбеддингами и векторными базами данных (Qdrant, Milvus)
• Глубокий опыт с LangChain и/или LlamaIndex для построения агентных AI-систем
• Опыт с LangSmith: оценка, бенчмаркинг, трейсинг
• Опыт prompt engineering и систематического тестирования агентов
• Понимание LLM inference-пайплайнов на локальной инфраструктуре и в облаке
• Владение Docker и облачными платформами (AWS, GCP или Azure)
• Умение проектировать чистые документированные API и интегрировать их с микросервисной архитектурой
• Понимание AI governance, безопасности, комплаенса и принципов responsible AI
• Умение формулировать и доносить правила использования AI для этичного и комплаентного применения

Условия

• Full-time, гибридный формат: 3 дня в офисе, 2 дня из дома
• График: понедельник–пятница, 09:00–17:00
• Конкурентная оплата
• Карьерный рост и поддержка развития
• 22 дня ежегодного отпуска
• 12 оплачиваемых больничных и полная медицинская страховка через 6 месяцев
• Group Savings и Life Insurance Plan через 6 месяцев
• Кухня со снеками, фруктами и напитками
• Ежедневный обед-буфет
• Оплачиваемые переработки
• Бюджет на обучение и развитие
• Реферальный бонус
• Командные мероприятия и тимбилдинг
• Платформа скидок MadBenefits
• Доступ к спортзалу, спортивным секциям и спа
• Unwind Fridays

Навыки

• Python
• FastAPI
• LangChain
• LangGraph
• LangSmith
• LlamaIndex
• NLP
• RAG
• embeddings
• Qdrant
• Milvus
• vector databases
• prompt engineering
• LLM
• Docker
• AWS
• GCP
• Azure
• microservices
• vLLM
• Ollama
• SGLang
• Claude Code
• GitHub Copilot