Мы аккредитованная IT компания, более 17 лет обеспечиваем полный жизненный цикл программных продуктов и систем — от проектирования до сопровождения, позволяя заказчикам избавиться от низкоэффективной рутины, повышая качество и прозрачность финансовых, административно-управленческих и других процессов.
Чем предстоит заниматься:
- Развивать AI-сервис платформы: агентные сценарии, поиск по документам, генерация ответов.
- Отвечать за качество продукта и уметь его измерять: бенчмарки, регрессионное тестирование, отчётность по результатам.
- Руководить командой разработки: планирование, код-ревью, развитие инженеров.
- Работать напрямую с заказчиками на пилотных внедрениях - разбирать требования, диагностировать проблемы, готовить отчёты по результатам.
- Принимать технические решения на стыке с бэкендом, фронтендом и инфраструктурой.
- Развивать инженерные практики внутри команды.
Что мы ждём от кандидата:
- Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, из них не менее года - с LLM в продуктивной эксплуатации.
- Уверенное владение асинхронным Python и FastAPI.
- LangChain и LangGraph: опыт построения агентов, а не только обращений к модели.
- Опыт работы с векторными базами данных - Qdrant или аналогичными.
- Опыт построения RAG-систем, работающих в проде, а не на уровне демонстраций.
- Понимание архитектуры распределённых систем: очереди сообщений, интеграции, обработка отказов.
- Понимание устройства трансформеров и современных языковых моделей.
- Практический опыт обучения или дообучения моделей.
- Умение обоснованно выбирать модель под задачу с учётом качества, скорости и стоимости.
- Опыт руководства командой разработки.
- Умение выстраивать процессы и измерять результат работы команды.
- Готовность общаться с заказчиком напрямую — без посредника в лице менеджера.
Будет плюсом:
- Опыт создания агентских платформ или конструкторов сценариев.
- Знакомство с инструментами наблюдаемости LLM-систем - Langfuse или аналоги.
- Опыт работы с государственными заказчиками, закрытым контуром, реестром отечественного ПО.
- Умение читать код на Java/Spring и React - часть задач возникает на стыке сервисов.
- Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL/pgvector, MinIO.
Что мы предлагаем взамен:
- Корпоративное обучение.
- Льготные условия на занятия английским языком.
- Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня.
- Развитую корпоративную культуру (внутренние митапы, праздники, совместные выезды и др.).
- Реферальная программа.
ВНИМАНИЕ, в сопроводительном письме дайте ответ на следующие вопросы:
1) Есть ли опыт работы с Claude Code или Codex?
2) Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-системы в production: какой был кейс, что именно вы делали лично, как оценивали качество до и после внедрения и каких количественных результатов удалось достичь?
