Вакансии операционное совершенство: работа в IT и digital

Операционное совершенство – IT-компания, которая занимается разработкой, внедрением и сопровождением IT-продуктов для горнодобывающей отрасли, а также оказывает услуги по диспетчеризации производства на основе собственных IT-продуктов.

Ищем технического руководителя продукта и команды из трёх инженеров. Отвечаете за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене, план работ и найм. Ключевые компоненты пишете сами и ревьюите код команды.

Задача роли

• Ядро платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт; агентный цикл под бюджет хода.
• Перевод пользователей с пилотной архитектуры на целевую без остановки работы.
• Снижение стоимости хода: состав входа, кэш префикса, лимиты инструментов, роутинг моделей, учёт по пользователю и ходу.
• Оценка качества: эталон из реальных трасс, сравнение российских моделей, регресс на каждый промпт, инструмент, модель.
• Данные компании через MCP с правами пользователя: 1С, КХД, СЭД, HR, поиск по документам с ACL.
• Надёжные фоновые процедуры и запись во внешние системы: расписания, подтверждение человеком, ровно одна запись.
• Песочница для кода агента: на сессию, без секретов и исходящих соединений.
• Команда: декомпозиция, ревью, работа с ИИ-агентами для кода, найм. Согласование требований и ИБ с заказчиком.

Ты нам подходишь, если у тебя есть

• Backend от 7 лет, из них от 2 лет — техлид/ведущий инженер, ответственность за продакшн.
• Python в продакшене: asyncio, FastAPI, Pydantic, типизация, тесты. Go — читать и править.
• LLM-агенты в продакшене с реальными пользователями: tool calling, цикл агента, ограничения, обработка ошибок.
• Понимание контекста и стоимости: вход вызова, кэш префикса, сжатие истории, лимиты инструментов, расчёт цены хода по usage.
• Eval: эталонные наборы, LLM-судья и его проверка, регресс, трассировка (Langfuse, OpenTelemetry).
• Гибридный поиск, реранкинг, чанкинг, права доступа к документам.
• MCP, OAuth 2.0/OIDC, token exchange — агент от имени пользователя.
• Durable execution (Temporal, Restate или аналог), идемпотентность, повторы.
• PostgreSQL, Redis, S3, Docker, Kubernetes, GitLab CI.
• Открытые модели через OpenAI-совместимые API, LiteLLM или аналог.
• Высшее техническое образование.

У нас хорошо, потому что у нас есть

• Возможность работать из любой точки мира.
• ИТ аккредитация.
• Программа корпоративных привилегий BestBenifit.
• ДМС со стоматологией.
• Доступ к обучению английскому языку.
• Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности.
• Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта.

В сопроводительном: пара слов об опыте управления командой, образовании и том, какой ИИ используете в разработке.

Продукт: ИИ-система автоматизации оперативного управления. Принимает решения, которые раньше принимал диспетчер — в реальном времени, по потоку телеметрии от сотен подвижных объектов. Система определяет, какой объект куда направить, чтобы сократить простои и очереди на пунктах обслуживания.

Что предстоит сделать

• Ядро системы: потоковая обработка событий и принятие решений по алгоритму в реальном времени

• Алгоритм и прогнозные модели развиваются вместе с ML-специалистами команды; инженер отвечает за то, как они считаются на потоке и укладываются в бюджет задержки

• Ядро потоковой обработки: сервисы читают поток событий, держат по нему актуальное состояние объектов и считают решения, не обращаясь к базам

• Решение по событию: куда направить объект — либо отказ с кодом причины.

• Архитектура процессоров: сколько их, ключ каждого, состав состояния, гарантии доставки, число партиций и реплик

• Потоковая механика: дедлайны без таймеров, восстановление состояния при рестарте и переезде партиции, повторное проигрывание, идемпотентная выдача команд во внешние системы

• Проверка качества решений на реальных данных на стенде и выкат в продакшен

Ты нам подходишь, если у тебя есть

• Опыт работы на Python от 3 лет

• Техническое образование обязательно

• Понимание фундамента: ОС, сети, distributed systems, stream processing.

• Kafka — обязательно

• Знание модели потоковой обработки

• Умение обосновать границы сервиса

• SQL: материализованные представления, оконные функции

• Docker, Kubernetes на уровне пользователя, GitLab CI

• Умение работать самостоятельно

• Активно используешь ИИ в разработке

• Готов выполнить тестовое задание и пройти техническое интервью

У нас хорошо, потому что у нас есть

• Возможность работать из любой точки мира
• ИТ аккредитация
• Программа корпоративных привилегий BestBenifit
• ДМС со стоматологией
• Доступ к обучению английскому языку
• Возможность проходить курсы и тренинги по развитию в сфере вашей специальности
• Участие в интересных и сложных проектах в области искусственного интеллекта

В сопроводительном напиши пару слов: с чем работал из потоковой обработки, какое образование, используешь ли ИИ в разработке