Вакансии pravotech: работа в IT и digital

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов.

Нашими продуктами ежедневно пользуются тысячи компаний по всей стране, включая крупнейшие банки, страховые компании и корпоративных клиентов.

Сегодня мы развиваем «Право.Консультант» — AI-продукт, который помогает юристам решать профессиональные задачи с использованием больших языковых моделей, интеллектуального поиска и AI-агентов.

Мы ищем Lead AI Engineer — технического лидера команды AI-агентов, который возьмёт на себя развитие агентного контура продукта, повышение качества юридических ответов и обеспечение стабильной работы AI-системы в production.

Это позиция для сильного AI-инженера, который хочет не только разрабатывать сложные решения, но и влиять на архитектуру, техническую стратегию и результат команды.

Нам нужен играющий технический лидер, который умеет самостоятельно писать production-код на Python, разбираться в работе LLM/RAG-систем, находить причины ошибок, проводить эксперименты и превращать технические изменения в измеримое улучшение продукта.

На старте около 40–60% времени будет занимать hands-on работа: разработка, архитектура, технические эксперименты, evals, code review и решение сложных production-задач.

Остальная часть роли — техническое лидерство, развитие команды, управление приоритетами и ответственность за качество AI-продукта.

Твой ключевой результат — не количество реализованных функций, а качество, надёжность и практическая полезность AI-агентов для пользователей.

Чем предстоит заниматься:

Развивать AI-агентов и архитектуру продукта:

• Проектировать и развивать агентные сценарии на Python с использованием LLM, RAG, tool calling и structured output.

• Работать с агентной оркестрацией, контекстом, промптами и интеграциями с внешними инструментами.

• Развивать retrieval-контур: embeddings, vector search, chunking, reranking и работу с источниками.

• Принимать архитектурные решения, устранять технический долг и повышать устойчивость системы.

• Лично участвовать в разработке, отладке и code review критически важных компонентов.

Отвечать за качество AI-ответов:

• Развивать систему оценки качества LLM и AI-агентов: benchmarks, evals, regression testing, LLM-as-a-Judge.

• Находить причины галлюцинаций, некорректных ссылок, ошибок поиска и потери контекста.

• Выстраивать проверки достоверности ответов и корректности использования первоисточников.

• Проводить эксперименты с моделями, промптами, retrieval и агентной логикой.

• Принимать решения о выпуске изменений на основе измеримых результатов.

Обеспечивать production-надёжность:

• Работать с model routing, fallback, retries, timeout, streaming и ограничениями LLM-провайдеров.

• Развивать наблюдаемость AI-системы: логи, метрики, traces, мониторинг ошибок.

• Оптимизировать latency, стоимость инференса и эффективность использования моделей.

• Повышать стабильность агентного контура и предотвращать повторное появление дефектов.

Лидировать команду и техническое развитие:

• Формировать технические приоритеты и roadmap совместно с командой и CEO.

• Управлять фокусом команды, ограничивать количество параллельных задач и доводить инициативы до результата.

• Развивать инженеров, распределять зоны ответственности и поддерживать высокий инженерный стандарт.

• Взаимодействовать со смежными командами — Product, Platform, Data и другими.

• Принимать решения на основе метрик качества, надёжности и стоимости, а не только скорости разработки.

Для нас важно:

• Сильный 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/httpx.

• Практический опыт построения RAG-систем: embeddings, vector search, retrieval, chunking, reranking.

• Опыт интеграции LLM через API, работы с tool calling, structured output, streaming и управлением контекстом.

• Опыт построения или развития системы оценки качества LLM: evals, benchmarks, тестовые наборы, анализ ошибок.

• Понимание работы 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.

• Опыт технического лидерства и управления сильной инженерной или кросс-функциональной командой.

• Умение самостоятельно принимать архитектурные решения, расставлять приоритеты и отвечать за измеримый результат.

Будет плюсом:

• Опыт разработки AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, MCP/FastMCP или аналогичных инструментов.

• Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных.

• Опыт применения DeepEval, LLM-as-a-Judge, red-team-проверок и тестирования AI-систем.

• Опыт работы 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 и обработкой больших массивов документов.

• Опыт оптимизации стоимости LLM-инференса и экономики AI-продуктов.

💡 Наш технологический стек

• Backend: Python 3.11+, FastAPI, Pydantic v2, asyncio, httpx, PostgreSQL, Redis, MongoDB.

  AI/LLM: LangChain, OpenAI-compatible API, OpenRouter, LiteLLM, vLLM, Qwen, Claude, tool calling, structured output.

  RAG & Search: Qdrant, embeddings, retrieval, reranking, работа с документами и поисковыми индексами.

  Quality & Testing: pytest, DeepEval, DeepTeam, LLM-as-a-Judge, GitLab CI.

  Infrastructure: Docker, Kubernetes, Helm, Argo CD, OpenTelemetry, Prometheus, Grafana.

  Не ожидаем, что ты работал абсолютно со всеми перечисленными инструментами. Для нас важнее глубокое понимание принципов построения production AI-систем и способность самостоятельно разбираться в новых технологиях.

Что предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании с официальным трудоустройством.

• Возможность развивать сложный AI-продукт на пересечении LLM, RAG и LegalTech.

• Высокую автономность, прямое взаимодействие с основателем компании и влияние на развитие продукта.

• Сильную команду, современные технологии и возможность экспериментировать.

• ДМС и корпоративные программы поддержки сотрудников.

Как происходит отбор:

• Мы используем нестандартный формат выбора лидеров — выборы.

  После знакомства с рекрутером и оценки технической экспертизы финалисты получают вводные о продукте и готовят своё видение его развития.

  На выборах каждому кандидату предоставляется 15 минут на презентацию и 15 минут на вопросы. В обсуждении и принятии решения участвуют будущая команда и заинтересованные коллеги.

  Для нас это возможность не только оценить опыт, но и понять, насколько совпадают наши подходы к продукту, технологиям и совместной работе.

  Если тебе близка роль, в которой можно одновременно создавать AI-продукт своими руками, развивать команду и влиять на результат — будем рады познакомиться!

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года разрабатывает решения для автоматизации юридических процессов.

Сейчас мы развиваем ПравоАгент — платформу AI-агентов для решения юридических задач. Наши агенты работают с документами, находят информацию в законодательстве и судебной практике с помощью RAG и помогают готовить юридические документы.

Мы ищем DevOps / LLMOps Engineer в продуктовую команду ПравоАгента. Нам нужен инженер, который поможет развивать инфраструктуру AI-платформы, обеспечивать стабильную работу моделей и станет связующим звеном между разработчиками продукта и командой Platform Engineering.

Чем предстоит заниматься:

• Разворачивать и поддерживать сервисы AI-платформы в Kubernetes, работать с Helm и CI/CD в GitLab.
• Запускать и поддерживать ML/LLM-модели на GPU, оптимизировать их работу под нагрузкой.
• Обеспечивать стабильную работу сервисов для обработки документов, эмбеддингов и RAG-поиска.
• Настраивать интеграции с внешними LLM-провайдерами, управлять лимитами, отказоустойчивостью и расходами.
• Развивать инфраструктуру для запуска языковых моделей на собственных GPU.
• Взаимодействовать с командами DevOps и Platform Engineering: собирать требования, согласовывать решения и сопровождать их реализацию.
• Участвовать в автоматизации инфраструктуры, мониторинга и эксплуатации сервисов.

Для нас важно:

• Опыт работы в DevOps / MLOps / LLMOps от 2 лет.

• Коммерческий опыт работы с LLMOps от 1 года, включая развёртывание ML/LLM-моделей на GPU.

• Понимание принципов работы LLM, RAG и инфраструктуры AI-сервисов.

• Практический опыт с Kubernetes, Helm и CI/CD.

• Уверенные знания Linux и сетевых технологий.

• Опыт работы с API языковых моделей.

• Самостоятельность, инициативность и умение взаимодействовать с разными техническими командами.

➕ Будет плюсом

• Опыт развёртывания LLM на собственных GPU с использованием vLLM или аналогичных решений.

• Опыт работы с Terraform, облачной инфраструктурой и мониторингом.

• Знакомство с Qdrant, PostgreSQL и поисковыми системами.

• Опыт развёртывания продуктов в закрытых контурах заказчиков.

• Понимание требований информационной безопасности корпоративных заказчиков.

Что мы предлагаем:

• Работу над AI-платформой с реальными production-задачами и возможностью влиять на технические решения.

• Продуктовую команду, в которой можно участвовать в развитии инфраструктуры с ранних этапов.

• Удалённый формат работы с ориентиром на московское время или работу в офисе.

• Официальное трудоустройство и полностью белую заработную плату.

• ДМС со стоматологией.

• Дополнительные корпоративные бонусы на выбор: компенсация питания, занятий спортом или изучения иностранных языков.

• Доступ к сервису психологической поддержки и коучинга.

• Необходимую технику для комфортной работы.

ПравоТех делает продукты для юристов и всех, кто сталкивается с правовыми вопросами, в том числе AI-помощника Право.Консультант. Мы хотим говорить с нашей аудиторией громче, ярче и там, где она реально живёт: в соцсетях, чатах и сообществах.

Кого ищем
Человека, у которого всегда «рука на пульсе». Он видит, что в каком-то сообществе разбирают правовой вопрос, понимает, что бренду там есть что сказать, и заходит в разговор: где-то с пользой, где-то с юмором, а где-то сначала сверившись с юристами.

Это не классический SMM. Писать посты, рисовать и снимать рилсы не нужно, для этого у нас есть контентные и креативные роли. Ваша зона — понять, что нужно каждой площадке, поставить задачу, донести материал до аудитории и превратить внимание в интерес к продукту.

Чем предстоит заниматься

• Находить площадки, каналы и сообщества, где есть наша аудитория (от профессиональных юридических чатов до пабликов ЖКХ), и понимать, зачем бренду каждая из них.
• Ловить инфоповоды, внешние и внутренние (релизы продуктов, новые возможности AI), и самим придумывать, как их обыграть.
• Вести собственные площадки бренда и развивать там рубрики и форматы.
• Ставить задачи на контент, дизайн и короткие форматы на основе того, как ведёт себя аудитория.
• Общаться с аудиторией от лица бренда, модерировать, работать с вопросами и негативом.
• Проектировать автоматизацию мониторинга и дистрибуции: задавать критерии, правила и логику обработки данных. Собирать всё самому не обязательно, с реализацией помогут коллеги, но архитектором будете вы.
• Считать результат (охват целевой аудитории, содержательные взаимодействия, MQL), масштабировать то, что работает, и закрывать то, что не работает.

Что для нас важно

• Опыт в SMM или community management, в том числе во внешних сообществах, а не только в своих аккаунтах.
• Умение выбирать площадку под аудиторию и задачу и адаптировать материал под её нормы без искажения смысла.
• Опыт модерации и спокойной работы с негативом и провокациями.
• Понимание, чем реакция отличается от интереса, а интерес от лида. Базовые знания про разметку и атрибуцию.
• Уверенная работа с AI-инструментами как с системой (мониторинг, кластеризация тем, черновики ответов с правилами проверки), а не только как с генератором постов.
• Чувство такта: понимание, где бренд полезен, а где его участие выглядит как спам.
• Инициативность и чувство юмора.

Будет плюсом

• Опыт в B2B, SaaS, LegalTech или с экспертной аудиторией (юристы, финансисты). Если вы из B2C, тоже ждём.
• Хорошее знание Telegram, VK и профессиональных сообществ.
• Опыт с social listening, no-code/low-code-автоматизацией.
• Опыт запуска сообщества с нуля.

Правотех создает продукты для юристов. Мы развиваем наш продукт — Право(Агент), который передаёт юридическую работу AI-агентам. Команда небольшая и быстрая: изменения в агентах выходят каждый день, и мы ищем инженера, который возьмёт качество агентов в свои руки.

Чем предстоит заниматься

• Следить за изменениями в агентах, скиллах, промптах и RAG и проверять затронутые сценарии до релиза.
• Составлять E2E-сценарии работы юриста в чате и запускать их через агентов-тестировщиков: тесты идут параллельно, отчёты собираются автоматически.
• Проверять ответы модели с помощью LLM-as-a-judge и калибровать оценки по разметке юристов.
• Тестировать RAG: качество поиска, точность ссылок, соответствие ответа источникам.
• Разбирать трейсы в Langfuse и телеметрию: где ошибся агент, сколько стоил и сколько длился каждый шаг.
• Готовить короткие отчёты: что сломалось, кто чинит, как сделать агента быстрее и дешевле.
• Писать автотесты API и UI, вести регрессию в CI, заводить баг-репорты.

Что для нас важно

• От 3 лет опыта в AQA или backend-разработке на Python.
• От года практики с LLM-агентами или LLM-приложениями: тестирование или разработка агентных систем.
• Опыт LLM-as-a-judge и оценки RAG.
• Langfuse или аналоги (LangSmith, Phoenix, OpenTelemetry): трейсы, датасеты, подсчёт токенов и стоимости.
• Python, pytest, автотесты API и UI (Playwright или аналог), Docker, CI.
• Понимание устройства агентов: вызовы инструментов, контекст, кэш промпта, reasoning-токены.
• Самостоятельность и скорость: вы сами замечаете изменение, тестируете его и приносите отчёт.

Будет плюсом

• Опыт backend-разработки на Python.
• Понимание архитектуры гибридного RAG.
• Pet-проекты с агентными системами.
• Профильное IT-образование.

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создаёт решения для автоматизации юридических бизнес-процессов.

Нашими продуктами пользуются более 3 500 организаций, включая крупнейшие банки, страховые компании и корпоративных клиентов.

Сегодня мы запускаем новое направление Enterprise AI — разработку и внедрение AI-агентов под бизнес-процессы крупных корпораций на базе наших продуктов ПравоКонсультант и ПравоАгент.

Мы ищем Лидера направления Enterprise AI, который возьмёт на себя техническое развитие направления, создание AI-решений для корпоративных заказчиков и формирование собственной инженерной команды.

Это роль играющего лидера, который сочетает сильную инженерную экспертизу, глубокое понимание LLM/RAG и AI-агентов, опыт корпоративных внедрений и управление командой.

Нам нужен человек, который не только определяет архитектуру и стратегию развития, но и сам пишет production-код на Python, проектирует агентные системы, интегрирует их в инфраструктуру заказчиков и отвечает за качество и результат внедрения.

Чем предстоит заниматься:

• Развивать направление Enterprise AI: проектировать и создавать AI-агентов под бизнес-процессы крупных корпоративных заказчиков на базе существующей агентной платформы.

• Лично участвовать в разработке на Python: проектировать архитектуру, писать и ревьюить код, разрабатывать API и доводить решения до production.

• Развивать RAG и агентные системы: гибридный поиск, retrieval, reranking, управление контекстом, tool calling, многошаговые сценарии и устойчивое выполнение сложных задач.

• Интегрировать AI-агентов в корпоративную инфраструктуру заказчиков через MCP и API, обеспечивать работу решений в облаке и в контуре клиента.

• Совместно с командой данных готовить и адаптировать коллекции данных под задачи конкретных проектов.

• Обеспечивать качество и надёжность AI-решений: выстраивать evals, эталонные наборы, анализировать трейсы, находить и устранять ошибки агентных систем.

• Участвовать в технической работе с корпоративными заказчиками: разбирать бизнес-процессы, формировать архитектуру решений, проводить демо, оценивать сроки, стоимость и эффект внедрения.

• Сформировать и развивать инженерную команду направления: участвовать в найме, развивать экспертизу сотрудников и отвечать за технические решения.

• Доводить первые проекты от пилотов до промышленной эксплуатации и коммерческих контрактов.

Для нас важно:

• 5–7 лет опыта в backend-разработке, Data Engineering или ML, из которых не менее 2 лет — в роли технического лидера или руководителя инженерной команды.

• Уверенный Python на уровне Senior: asyncio, типизация, тестирование, профилирование, разработка высоконагруженных сервисов и API.

• Глубокое знание PostgreSQL: проектирование схем, индексы, оптимизация запросов, транзакции, блокировки, полнотекстовый поиск и RLS.

• Опыт работы с векторными и графовыми базами данных: Qdrant, pgvector, Neo4j или аналогами.

• Практический опыт разработки и эксплуатации LLM/RAG-систем и AI-агентов в production, а не только прототипов и экспериментальных решений.

• Глубокое понимание архитектуры AI-агентов: tool calling, управление контекстом, контракты инструментов, контроль выполнения шагов и устойчивость многошаговых сценариев.

• Понимание механизмов retrieval и ML-поиска: embeddings, hybrid search, reranking, chunking, метрики качества поиска.

• Опыт построения evals и оценки качества LLM-систем: эталонные наборы, LLM-as-a-Judge, анализ трейсов через Langfuse или аналогичные инструменты.

• Опыт внедрения AI-решений в крупных компаниях от 2 лет, понимание корпоративной IT-инфраструктуры, требований информационной безопасности и особенностей интеграций.

• Умение разбираться в существующей архитектуре сложных систем, развивать и масштабировать решения без необходимости переписывать их с нуля.

• Опыт непосредственного управления инженерной командой: участие в найме, архитектурных решениях, code review и развитии сотрудников.

• Умение оценивать экономику AI-проектов: трудоёмкость, стоимость моделей и инфраструктуры, потенциальный эффект для заказчика.

• Готовность оставаться hands-on лидером, самостоятельно принимать технические решения и отвечать за конечный результат.

Будет плюсом:

• Опыт разработки решений для LegalTech, FinTech, страхования или других регулируемых отраслей.

• Опыт создания антифрод-систем, графового анализа и прогнозных моделей на табличных данных.

• Практический опыт развёртывания on-premise решений и open-weight LLM.

• Работа с Temporal, LangGraph или аналогичными инструментами оркестрации долгих агентных задач.

• Опыт создания переиспользуемых AI-компонентов и платформенных решений на базе корпоративных проектов.

Что предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании с официальным трудоустройством.

• Возможность запустить новое направление Enterprise AI на базе действующих AI-продуктов, собственной технологической платформы и уникальных юридических данных.

• Реальные задачи крупных корпоративных заказчиков — от разработки архитектуры до внедрения AI-агентов в production.

• Высокую автономность и влияние на техническую стратегию: возможность самостоятельно формировать команду, определять архитектурные решения и развивать направление.

• Взаимодействие с сильными инженерными командами смежных AI-направлений.

• Возможность создавать сложные AI-решения на пересечении LLM, RAG, Agentic AI и Enterprise-интеграций.

• Удалённый или гибридный формат работы.

• ДМС и корпоративные программы поддержки сотрудников.

Как происходит отбор:

Мы используем нестандартный формат выбора лидеров — выборы.

После знакомства с рекрутером и оценки технической экспертизы финалисты получают вводные о направлении и готовят своё видение его развития.

На выборах каждому кандидату предоставляется 15 минут на презентацию и 15 минут на вопросы. В обсуждении и принятии решения участвуют будущие коллеги и заинтересованные команды.

Для нас это возможность не только оценить профессиональный опыт, но и понять, насколько совпадают наши подходы к технологиям, развитию AI-продуктов и совместной работе.

Если тебе близка роль, в которой можно создавать сложные AI-системы своими руками, запускать новое направление, формировать команду и видеть реальный результат внедрения у крупных заказчиков — будем рады познакомиться!