Senior AI Engineer – LLM-приложения, RAG и агенты

Локация: удалённая работа, Москва/Россия

Компания

Разработка AI-продукта с интеллектуальными системами на базе больших языковых моделей, RAG, AI-агентов и корпоративных данных.

Что делать

• Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на базе LLM: промптинг, structured outputs, tool calling и управление контекстом.
• Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: загрузку документов, чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, reranking и grounding.
• Разрабатывать многошаговых агентов на LangGraph или аналогах, включая планирование, управление состоянием и обработку ошибок.
• Измерять качество систем с помощью автотестов, LLM-evals, трейсинга и observability.
• Готовить решения к production: оптимизировать latency и стоимость, обеспечивать безопасность, контроль доступа и деплой.
• Работать с coding-агентами Claude Code, Codex и Cursor без снижения качества кода.

Требования

• 5+ лет коммерческой разработки, преимущественно backend на Python.
• Сильные архитектурные навыки: декомпозиция систем на компоненты и документирование решений.
• Опыт работы с API, базами данных, асинхронной обработкой, тестированием и CI/CD.
• Практический опыт вывода в production RAG-системы или AI-агента, реализованных в коде.
• Понимание ограничений LLM: галлюцинаций, размера контекста и качества retrieval.
• Готовность работать удалённо из России.

Хорошо, если есть

• Опыт использования LangGraph в production.
• Знание векторных баз данных Qdrant, Milvus или pgvector и гибридного поиска.
• Опыт работы с LangSmith, Langfuse или Ragas.
• Знание MCP, guardrails, защиты от prompt injection и контроля доступа на уровне документов.
• Опыт работы с AWS, Docker и cloud-native деплоем.

Культура и преимущества

• Прямая работа с основателями над AI-продуктом.
• Высокая автономия и влияние на архитектуру продукта.
• Гибкий удалённый формат работы.

Процесс найма

• Необходимо отправить резюме и кратко описать построенную LLM-систему или AI-агента.