Senior AI Officer

Привет! Мы — команда Туту. Уже больше 20 лет мы вдохновляем на новые поездки, помогаем легко планировать путешествия и забронировать всё нужное — от билетов до отелей.

Ищем Python разработчика в команду AI поддержки, которая отвечает за разработку ИИ-инструментов для автоматизации Контакт-центра: cуфлеры, LLM-бот на чатах и письмах, будущие ИИ-агенты и другие инструменты на базе LLM.

Тебе предстоит

• Разрабатывать и развивать production-решения на базе LLM: AI-ассистентов, автоматизацию обработки обращений и другие прикладные AI-продукты
• Разрабатывать и поддерживать backend- и микросервисы на Python/FastAPI для интеграции LLM-решений
• Проектировать и развить RAG-систем, включая retrieval, embeddings, reranking, проводить оценку качества
• Разрабатывать AI-агентов и интегрировать инструменты и внешние сервисы через tool calling и MCP
• Оптимизировать качество LLM-систем: prompt engineering, evaluation, golden datasets, LLM-as-a-judge и A/B-тестирование
• Исследовать новые технологии в области LLM и создавать прототипы для бизнес-задач
• Исследовать, внедрять и оптимизировать локальные LLM, включая снижение стоимости и latency инференса

Мы ждём, что ты

• Имеешь коммерческой опыт на Python более 3 лет, опыта с FastAP от 1 года
• Имеешь опыт разработки и запуска production-продуктов с использованием LLM
• Используешь AI в разработке
• Глубоко понимаешь LLM и имеешь опыт работы с современными LLM API
• Понимаешь основы RAG: embeddings, vector/hybrid search, reranking, query transformation, metadata filtering
• Обладаешь практическим опытом применения ИИ в процессы разработки
• Имеешь опыт prompt engineering, structured output, JSON Schema, tool/function calling и построения evaluation-процессов
• Имеешь опыт работы с локальными моделями: Ollama и/или vLLM, Hugging Face, понимаешь и умеешь оптимизировать inference
• Глубоко понимаешь асинхронное или многопоточное программирование Python
• Имеешь опыт работы с PostgreSQL, Redis, Kafka, REST/OpenAPI, Docker, Docker Compose, Git, с микросервисной архитектурой

Будет плюсом

• Понимание NLU/NLP, BERT, fine-tuning/LoRA и вопросы безопасности LLM (prompt injection, PII)
• Продвинутые знания RAG: embeddings, vector/hybrid search, reranking, query transformation, metadata filtering
• Опыт работы с локальными моделями: Ollama и/или vLLM, Hugging Face, понимание и оптимизация inference
• Практический опыт с LangGraph, MCP и AI-агентами

Про команду и рабочий процесс

Кросс-функциональная команда: product owner, python разработчик, системный аналитик, два AI-тренера, тестировщик (шерится на две команды).

Работаем двухнедельными спринтами. Проводим планирования, PBR, демо и ретроспективы.

Используем OKR для синхронизации целей. Ценим проактивность, самостоятельность и готовность брать ответственность за технические решения.

График работы

Работаем 5/2. Для работы можно выбрать постоянное место в офисе, гибридный график или полную удалёнку.

Путь к оферу

• Общение с эйчаром: обсудим детали вакансии, опыт
и зарплатные ожидания — до 30 минут
• Техническое интервью: узнаем про твой опыт и навыки, а ты задашь вопросы — 2 часа
• Оффер!

Наш продукт — сервисы для премиальных клиентов, где технологии помогают решать широкий спектр задач: от повседневных до сложных и нестандартных. AI для нас — не эксперимент, а стратегическое направление, которое напрямую влияет на пользовательский опыт.

У нас уже есть зрелая микросервисная платформа, инфраструктура и сильная команда разработки. Сейчас мы выходим на этап системного развития AI.

Если вам близок практический подход к AI: исследовать разные архитектуры, быстро прототипировать, проверять гипотезы и запускать AI-решения в реальных сценариях - давайте обсудим.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка AI/LLM-приложений и агентных решений для продуктовых и внутренних сценариев компании.
• Проектирование и реализация backend-сервисов для работы с LLM, RAG, инструментами поиска, интеграциями и внешними API.
• Настройка пайплайнов обработки данных, промптов, сценариев агентов, инструментов оценки качества и мониторинга.
• Участие в проектировании архитектуры AI-решений, интеграции с корпоративной инфраструктурой, базами данных, векторными хранилищами и LLM-провайдерами.
• Подготовка прототипов, проведение экспериментов, сравнение моделей по качеству, скорости и стоимости.
• Взаимодействие с продуктовой командой, аналитиками, backend-разработчиками, DevOps и ИБ.

Ожидания от кандидата:

Опыт и образование

• Высшее техническое образование по специализациям: программист, прикладная математика и информатика.
• Желателен опыт от 3 лет в ML/AI/Data Science или от 2 лет практического опыта разработки LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов, чат-ботов, ассистентов или похожих решений

Технические компетенции

• Будет плюсом опыт backend-разработчика, ML-инженера, Data Scientist, Python-разработчика, разработчика интеграционных сервисов, инженера данных или технического специалиста в продуктовой команде.
• Сертификаты по Python, ML, Kubernetes, информационной безопасности или LLM/AI-инструментам будут преимуществом.
• Владение программами Python, Git, Docker, FastAPI, PostgreSQL, LangChain / LangGraph, Qdrant.
• Будет плюсом знание LlamaIndex, Redis / RabbitMQ, Celery / Temporal, Kubernetes, Langfuse, vLLM, LiteLLM

Личные качества

• Самостоятельность, внимательность к деталям, системное мышление, готовность разбираться в новых технологиях, инициативность, ответственность за результат.
• Умение быстро прототипировать и доводить решения до промышленного качества.
• Важно умение работать в условиях неопределенности и переводить бизнес-задачи в технические решения

Условия:

• Работа над современными AI-продуктами, доступ к современному стеку LLM/AI-инструментов, сильная продуктовая команда, возможность влиять на архитектуру решений и реальные бизнес-процессы.
• ДМС с первого рабочего дня.
• ИТ-льготы, конкурентный уровень дохода.
• Дистанционный формат работы.