Lead AI Engineer (LegalTech)

Локация: Москва; доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы.

Зарплата: от 700000 RUR на руки в месяц.

Компания

PravoTech — продуктовая IT-компания, создающая решения для автоматизации юридических бизнес-процессов и развивающая AI-продукт «Право.Консультант».

Что делать

• Проектировать и развивать AI-агентов и агентную архитектуру на Python с использованием LLM, RAG, tool calling и structured output.
• Развивать retrieval-контур, включая embeddings, vector search, chunking, reranking и работу с источниками.
• Строить систему оценки качества LLM и AI-агентов: benchmarks, evals, regression testing и LLM-as-a-Judge.
• Повышать production-надёжность через model routing, fallback, retries, streaming, мониторинг, логи, метрики и traces.
• Оптимизировать latency, стоимость инференса и эффективность использования моделей.
• Формировать технические приоритеты, развивать инженеров, распределять зоны ответственности и взаимодействовать с Product, Platform и Data.

Требования

• Более 6 лет опыта и практический опыт разработки AI/LLM-систем, работающих в production.
• Уверенный Python и готовность самостоятельно писать, отлаживать и ревьюить production-код.
• Опыт разработки backend-сервисов на FastAPI, Pydantic, asyncio и httpx.
• Практический опыт построения RAG-систем: embeddings, vector search, retrieval, chunking и reranking.
• Опыт интеграции LLM через API, работы с tool calling, structured output, streaming и управлением контекстом.
• Опыт построения или развития систем оценки качества LLM: evals, benchmarks, тестовые наборы и анализ ошибок.
• Понимание PostgreSQL, Redis, MongoDB и асинхронного взаимодействия между сервисами.
• Практический опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и инструментами наблюдаемости.
• Опыт использования AI coding agents в реальной разработке, технического лидерства и управления сильной инженерной или кросс-функциональной командой.
• Умение самостоятельно принимать архитектурные решения, расставлять приоритеты и отвечать за измеримый результат.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки AI-агентов с LangChain, LangGraph, MCP/FastMCP или аналогичными инструментами.
• Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных.
• Опыт применения DeepEval, LLM-as-a-Judge, red-team-проверок и тестирования AI-систем.
• Опыт в LegalTech, FinTech, MedTech или других областях с высокими требованиями к точности и надёжности.
• Понимание архитектуры on-prem AI-решений.
• Опыт работы с Go, event-driven архитектурой, большими массивами документов и оптимизацией стоимости LLM-инференса.

Культура и преимущества

• Официальное трудоустройство в аккредитованной IT-компании.
• Работа над сложным AI-продуктом на пересечении LLM, RAG и LegalTech.
• Высокая автономность, прямое взаимодействие с основателем и влияние на развитие продукта.
• Сильная команда, современные технологии и возможность экспериментировать.
• ДМС и корпоративные программы поддержки сотрудников.
• На старте 40–60% времени занимает hands-on работа: разработка, архитектура, эксперименты, evals, code review и production-задачи.

Процесс найма

• После знакомства с рекрутером и оценки технической экспертизы финалисты получают вводные о продукте и готовят своё видение его развития.
• На финальных выборах предусмотрены 15 минут на презентацию и 15 минут на вопросы; в обсуждении участвуют будущая команда и заинтересованные коллеги.