AI / LLM Engineer (Go + Python)
➡️ Ищем AI/LLM Engineer, который будет проектировать и развивать production-системы на базе LLM.
nda · На сервисе с: 30.09.26 05:23
AI / LLM Engineer (Go + Python) ⚡
➡️ Ищем AI/LLM Engineer, который будет проектировать и развивать production-системы на базе LLM.
❕Нам нужен не классический Data Scientist и не специалист, который занимается только промптами. Ищем инженера, который умеет собрать LLM-систему целиком: от prompt/context logic и агентных сценариев до backend-сервисов, интеграций, тестирования и запуска в production.
📍ОСНОВНОЙ СТЕК — Go + Python.
⏺Go — используем для production-backend, сервисов и высоконагруженной бизнес-логики.
⏺Python — для LLM-инфраструктуры, AI-компонентов, прототипирования и экспериментов.
💎Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
- Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
- Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
- Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
- Реализовывать structured output и function/tool calling;
- Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
- Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
- Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
- Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
- Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
- Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
- Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
- Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
- Доводить решения от прототипа до стабильного production.
💯Что мы ожидаем:
Go:
- production-сервисы;
- REST/gRPC API;
- concurrency;
- работа с БД;
- микросервисная архитектура.
Python:
- AI-сервисы и backend;
- async;
- API;
- обработка данных;
- быстрое прототипирование.
🔥Также важно:
- Практический опыт разработки **production-приложений с LLM;
- Понимание архитектуры современных AI-систем:
prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
- Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
- Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
- Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
- Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
- Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
- Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
- Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
- Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
🌟Будет плюсом:
- Multi-agent системы;
- LangGraph;
- MCP;
- Langfuse / LangSmith;
- Elasticsearch / OpenSearch;
- Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.;
- vLLM / Ollama;
- Kafka / RabbitMQ;
- Kubernetes;
- Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM;
- Guardrails и защита от prompt injection;
- Highload-системы.
‼️ВАЖНО
Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы.
Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг.
Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.
Контакт для связи: @anna_scela 🍿
Похожие вакансии AI инженер
**Head of AI / Руководитель AI-направления**
Ищем специалиста на пересечении разработки, ML-инженерии и продуктового управления, который возглавит новое AI-направление и поможет изменить подход компании к работе.
Наша цель — построить AI-native модель бизнеса: сделать искусственный интеллект частью ежедневных процессов, от анализа данных и исследований до выполнения задач и поддержки управленческих решений.
Вы будете работать напрямую с CEO, определять приоритеты, проектировать инфраструктуру и превращать идеи в решения, которыми пользуются сотрудники компании.
Возможность создавать и расти
Это роль с широким пространством для профессионального развития. Здесь предстоит выходить за рамки отдельных технических задач: разбираться в бизнесе, выбирать направления внедрения, проверять гипотезы и видеть, как ваши решения меняют работу компании.
Направление формируется с нуля. Вы сможете влиять на архитектуру, выбирать инструменты и подходы, выстраивать практику разработки AI-систем, а по мере появления результатов — развивать команду.
Нам интересен человек, которому нравится учиться, исследовать новые технологии и браться за сложные задачи. Который умеет превращать неопределённость в понятный план действий, а эксперименты — в работающие решения.
Чем предстоит заниматься?
- Формировать и реализовывать план перехода компании на AI-native модель работы.
- Изучать процессы подразделений — колл-центра, бухгалтерии, аналитики — и находить задачи, где применение ИИ даст наибольший эффект.
- Проектировать AI-инфраструктуру и самостоятельно участвовать в разработке.
- Определять необходимые данные, выстраивать подходы к их сбору, хранению и использованию.
- Создавать AI-агентов и агентные сценарии: промпты, инструменты, навыки, среду выполнения и механизмы контроля.
- Доводить решения от первых гипотез до стабильной работы в реальных процессах.
- Разрабатывать метрики качества и оценивать влияние внедрений на бизнес.
- Обсуждать решения с руководителями и сотрудниками подразделений, помогать им осваивать новые подходы к работе.
Что для нас важно!
- Опыт создания AI-систем с нуля и внедрения в production — от подготовки данных до оценки бизнес-результатов.
- Сильная инженерная база: разработка программного обеспечения, работа с данными, понимание машинного обучения.
- Умение самостоятельно проектировать и реализовывать решения.
- Продуктовое мышление: способность понять задачу, определить приоритеты и выбрать подходящий способ её решения.
- Опыт взаимодействия с нетехническими коллегами и умение понятно объяснять сложные вещи.
- Готовность постоянно обновлять знания, проверять новые подходы и пересматривать решения на основе результатов.
Технологический ориентир: **Python, Docker, Bash, Git, GitLab CI/CD, ClickHouse, PostgreSQL, MCP, OpenAI API, n8n / Zapier**. Рассматриваем опыт работы с аналогичными инструментами.
Будет плюсом!
- Опыт организации совместной работы нескольких AI-агентов.
- Практический опыт выбора моделей с учётом качества, скорости и стоимости.
- Английский язык на уровне B1 и выше.
Что предлагаем!
- Прямую работу с CEO и возможность влиять на развитие AI-направления.
- Свободу в выборе архитектуры, инструментов, моделей и подходов к оценке результатов.
- Задачи, которые позволят развивать одновременно инженерную, продуктовую и управленческую экспертизу.
- Возможность построить направление с нуля и расширять команду по мере его развития и положительного влияния на бизнес.
- Удалённую работу.
- Достойную Заработную плату — по результатам собеседования.
Если вам интересно создавать новое и видеть, как ваши идеи становятся частью работающего бизнеса, — будем рады познакомиться.
**Head of AI / Руководитель AI-направления**
Ищем специалиста на пересечении разработки, ML-инженерии и продуктового управления, который возглавит новое AI-направление и поможет изменить подход компании к работе.
Наша цель — построить AI-native модель бизнеса: сделать искусственный интеллект частью ежедневных процессов, от анализа данных и исследований до выполнения задач и поддержки управленческих решений.
Вы будете работать напрямую с CEO, определять приоритеты, проектировать инфраструктуру и превращать идеи в решения, которыми пользуются сотрудники компании.
Возможность создавать и расти
Это роль с широким пространством для профессионального развития. Здесь предстоит выходить за рамки отдельных технических задач: разбираться в бизнесе, выбирать направления внедрения, проверять гипотезы и видеть, как ваши решения меняют работу компании.
Направление формируется с нуля. Вы сможете влиять на архитектуру, выбирать инструменты и подходы, выстраивать практику разработки AI-систем, а по мере появления результатов — развивать команду.
Нам интересен человек, которому нравится учиться, исследовать новые технологии и браться за сложные задачи. Который умеет превращать неопределённость в понятный план действий, а эксперименты — в работающие решения.
Чем предстоит заниматься?
- Формировать и реализовывать план перехода компании на AI-native модель работы.
- Изучать процессы подразделений — колл-центра, бухгалтерии, аналитики — и находить задачи, где применение ИИ даст наибольший эффект.
- Проектировать AI-инфраструктуру и самостоятельно участвовать в разработке.
- Определять необходимые данные, выстраивать подходы к их сбору, хранению и использованию.
- Создавать AI-агентов и агентные сценарии: промпты, инструменты, навыки, среду выполнения и механизмы контроля.
- Доводить решения от первых гипотез до стабильной работы в реальных процессах.
- Разрабатывать метрики качества и оценивать влияние внедрений на бизнес.
- Обсуждать решения с руководителями и сотрудниками подразделений, помогать им осваивать новые подходы к работе.
Что для нас важно!
- Опыт создания AI-систем с нуля и внедрения в production — от подготовки данных до оценки бизнес-результатов.
- Сильная инженерная база: разработка программного обеспечения, работа с данными, понимание машинного обучения.
- Умение самостоятельно проектировать и реализовывать решения.
- Продуктовое мышление: способность понять задачу, определить приоритеты и выбрать подходящий способ её решения.
- Опыт взаимодействия с нетехническими коллегами и умение понятно объяснять сложные вещи.
- Готовность постоянно обновлять знания, проверять новые подходы и пересматривать решения на основе результатов.
Технологический ориентир: **Python, Docker, Bash, Git, GitLab CI/CD, ClickHouse, PostgreSQL, MCP, OpenAI API, n8n / Zapier**. Рассматриваем опыт работы с аналогичными инструментами.
Будет плюсом!
- Опыт организации совместной работы нескольких AI-агентов.
- Практический опыт выбора моделей с учётом качества, скорости и стоимости.
- Английский язык на уровне B1 и выше.
Что предлагаем!
- Прямую работу с CEO и возможность влиять на развитие AI-направления.
- Свободу в выборе архитектуры, инструментов, моделей и подходов к оценке результатов.
- Задачи, которые позволят развивать одновременно инженерную, продуктовую и управленческую экспертизу.
- Возможность построить направление с нуля и расширять команду по мере его развития и положительного влияния на бизнес.
- Удалённую работу.
- Достойную Заработную плату — по результатам собеседования.
Если вам интересно создавать новое и видеть, как ваши идеи становятся частью работающего бизнеса, — будем рады познакомиться.
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.