Обязанности:
Ищем прикладного AI-инженера для работы напрямую с основателем компании. Требуется минимум 3 года опыта в backend-разработке. Критически важно - уверенное владение Python. Основная задача Выстроить AI-инфраструктуру внутри компании, интегрировать AI в операционные процессы, создать персональный AI-контур (RAG/ARC) на базе большого массива материалов и подготовить технический фундамент для будущего AI-продукта. Предусмотрен потенциал роста роли. Кого ищем Есть завершенные проекты по внедрению AI в реальные бизнес-процессы, включая решения, доведённые до промышленной эксплуатации (production). Практический опыт работы с RAG / NLP / LLM. Опыт проектирования архитектуры AI-решений, самостоятельного выбора технологий и принятия технических решений. Предпочтителен разносторонний опыт разработки, интеграции и внедрения решений, способность работать с различными классами задач и технологиями. Способность самостоятельно доводить задачи до рабочего результата. Не исследователь-экспериментатор, а инженер, ориентированный на запуск и стабильную работу решений. Понимание рисков, ограничений и уязвимостей AI, включая AI-агентов. Понимание принципов надёжности, тестирования, мониторинга и масштабирования AI-систем. Готовность работать напрямую с основателем, четкая и внятная коммуникация. Готовность брать ответственность за техническое развитие AI-направления и в перспективе - за формирование инженерной команды. Задачи Автоматизация процессов с помощью AI: создание агентов и внутренних инструментов, использование AI-assisted development (Codex и аналоги) для быстрого прототипирования и разработки внутренних решений (обработка откликов, автоматизация отдельных участков работы и т. д.). Разработка персонального AI-контура (RAG/ARC) на базе большого массива контента и построение автоматического ingestion pipeline для регулярного добавления нового контента, включая организацию поиска, индексации, обновления данных и оценку качества извлечения информации. Интеграция AI-агентов, включая OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK и другие современные агентные решения; подключение внешних инструментов через API, function/tool calling и MCP. Построение AI-инфраструктуры внутри компании (LLM, embeddings, vector databases, оркестрация), выбор архитектурных решений, технологий и способов развёртывания. Подготовка, очистка и структурирование данных. Разработка архитектурных решений с приоритетом безопасности (safety-first подход), включая управление доступами, защиту конфиденциальных данных, минимизацию рисков prompt injection и контроль действий AI-агентов. Организация тестирования и оценки качества AI-систем (evals), мониторинга, трассировки (tracing), контроля стабильности, производительности и затрат на использование LLM. Формирование технической дорожной карты AI-направления, оценка и приоритизация инициатив совместно с основателем компании. В перспективе - подготовка к масштабированию AI-направления, участие в техническом найме и формировании инженерной команды. Обязательные навыки Уверенное владение Python. Опыт обработки, подготовки и структурирования данных с использованием Python (Pandas или аналогичные инструменты). Backend-опыт от 3 лет. Опыт работы с API и интеграциями. Опыт построения RAG-систем. Понимание embeddings и vector databases. Опыт работы с LLM (OpenAI, Claude или open-source модели). Практический опыт разработки автоматизаций и интеграций (Python, API, n8n, Make или аналоги). Опыт работы с AI-агентами и их оркестрацией. Обязательный успешный опыт внедрения AI-агентов. Опыт использования AI-assisted coding (Codex или аналоги). Понимание принципов function/tool calling, интеграции LLM с внешними инструментами и сервисами. Понимание принципов оценки качества AI-решений (evals), мониторинга и обеспечения стабильной работы LLM-систем. Практический опыт самостоятельного проектирования технических решений и доведения их до работающего результата. Желательно Опыт построения ingestion pipeline. Опыт работы с self-hosted и hosted LLM. Техническое или математическое образование. Умение работать с Excel и большими массивами данных. Опыт работы с MCP и современными агентными фреймворками (OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK или аналоги). Понимание современных подходов к RAG: hybrid search, reranking, chunking, управление метаданными и оценка качества поиска. Опыт использования инструментов observability и tracing для AI-систем. Опыт построения масштабируемой AI-инфраструктуры и организации LLMOps-процессов. Опыт технического лидерства, наставничества, архитектурного руководства проектами или формирования инженерных команд. Личностный профиль Внимательность к деталям. Комфорт в условиях неопределенности. Умение быстро прототипировать. Самостоятельность. Четкая и структурированная коммуникация. Ориентация на долгосрочное сотрудничество (год и более). Системное инженерное мышление и способность видеть взаимосвязь технических решений с задачами бизнеса. Готовность брать ответственность за архитектуру, технические решения и конечный результат внедрений. Умение самостоятельно определять приоритеты, аргументировать выбор технологий и предлагать оптимальные решения. Потенциал развития в технического руководителя AI-направления. Условия Формат работы: удалённо или гибрид с возможностью работать из Дубая. Занятость от 0,5 ставки до полного рабочего дня. Оплата от 200 000 рублей на руки + весомый KPI за каждый успешно реализованный проект. Работа напрямую с основателем компании, возможность влиять на выбор технологий, архитектуру и стратегию развития AI-направления.Похожие вакансии