LLM-инженер (Python)

Наша команда ищет инженера, которому было бы интересно делать AI-продукты для регулируемой, security-sensitive среды (GenAI + предиктивная аналитика). Важно - работа предусматривает длительные оплачиваемые командировки в ОАЭ. О проектеНаша команда помогает создавать ИИ-ассистента, который понимает контекст работы пользователя, для веб-платформы в области гидрологии и геопространственной аналитики. Ассистент будет помогать пользователям в сценариях, завязанных на карты, проверять входные датасеты и сопровождать процессы калибровки моделей через структурированное взаимодействие с LLM. Эта роль находится на стыке backend-разработки, frontend-интеграции и прикладного AI. Вам предстоит тесно работать с командами продукта, фронтенда и бэкенда, чтобы проектировать надежные LLM-функции, которые вписываются в реальные пользовательские сценарии и безопасно работают в продакшене. Обязанности Проектировать и реализовывать MCP tools или аналогичные интерфейсы вызова инструментов, которые делают backend-эндпоинты FastAPI доступными для вызова со стороны LLM. Строить мост контекста между фронтендом и ассистентом: передавать в LLM текущее состояние приложения, включая выбранный регион, уровень зума, активные слои карты, фильтры и контекст текущего workflow. Разрабатывать AI-assisted сценарии для калибровки моделей, включая валидацию загружаемых CSV, интерпретацию метаданных и предложения по диапазонам параметров. Обеспечивать строго структурированные JSON-ответы для предсказуемого рендеринга на фронтенде: карточки подтверждения, сводки, сообщения валидации и ответы на действия пользователя. Реализовывать взаимодействие с ассистентом в реальном времени через WebSocket и/или SSE для отзывчивого UX. Сотрудничать с frontend-инженерами, чтобы связывать структурированные ответы LLM с поведением интерфейса и изменениями состояния приложения. Сотрудничать с backend-инженерами при проектировании надежных API-контрактов и безопасных паттернов выполнения инструментов. Обрабатывать валидацию входных данных, проверку схем, fallback-логику и сложные пограничные случаи в пользовательских данных. Участвовать в тестировании, observability и подготовке AI-сценариев к продакшен-эксплуатации. Требования Сильные навыки Python-разработки в production-среде. Практический опыт с FastAPI, Pydantic, asyncio и проектированием REST API. Опыт работы с OpenAI API, Anthropic API, function calling, tool calling или архитектурами в стиле MCP. Опыт проектирования и поддержки схем инструментов, JSON Schema и контрактов структурированного вывода. Хорошее понимание того, как валидировать и жестко контролировать JSON-ответы для использования на фронтенде. Практический опыт работы с React и TypeScript. Опыт с паттернами управления состоянием на фронтенде, например Zustand, Redux Toolkit или аналогами. Опыт реализации или интеграции WebSocket и/или Server-Sent Events (SSE). Опыт обработки файловых и табличных данных, например CSV, включая валидацию и обработку на основе метаданных. Опыт с Pandas или аналогичными инструментами для парсинга и валидации данных. Знакомство с GeoJSON и поведением продуктов, завязанных на карты. Понимание геопространственного UI-контекста: выбранный регион, bounding boxes, слои, взаимодействия с картой и состояние viewport. Умение безопасно и надежно работать со сложными пользовательскими вводами, неоднозначными запросами и edge cases. Сильные навыки коммуникации и взаимодействия в команде на английском языке, не ниже B2. Будет плюсом Опыт с Mapbox, MapLibre, Leaflet или похожими картографическими библиотеками. Знакомство с геоаналитическими платформами или научными/data-heavy продуктами. Понимание гидрологии, экологического моделирования или смежных научных областей. Опыт с Pytest, интеграционными тестами и contract testing. Опыт с Docker, CI/CD и инженерными практиками, ориентированными на продакшен. Знание логирования, мониторинга, трассировки и отладки AI-assisted систем. Понимание паттернов оркестрации prompt/tool, слоев валидации и безопасного исполнения в LLM-продуктах.