AI Engineer / Python-разработчик (LLM, RAG, AI Agents)
Мы — аккредитованная IT-компания, которая является экспертом в области облачной IT-инфраструктуры и автоматизации бизнеса. В связи с ростом числа проектов и задач нам требуются AI Engineer / Python-разработчик (LLM, RAG, AI Agents).
корп софт · На сервисе с: 02.10.26 16:06
Мы — аккредитованная IT-компания, которая является экспертом в области облачной IT-инфраструктуры и автоматизации бизнеса. В связи с ростом числа проектов и задач нам требуются AI Engineer / Python-разработчик (LLM, RAG, AI Agents).
Рассматриваем сотрудничество по договору ГПХ или с самозанятым специалистом. На текущем этапе постоянную загрузку гарантировать не можем: в отдельные периоды задач может быть много, в другие — существенно меньше. Поэтому вакансия подойдет специалисту, которому интересен проектный формат сотрудничества.
Чем предстоит заниматься:
- разработка backend-сервисов на Python;
- разработка и интеграцию REST API;
- интеграция различных LLM через API;
- разработка AI-агентов и агентных workflow;
- реализация Tool / Function Calling;
- работа с MCP и взаимодействием AI-агентов с внешними инструментами;
- разработка RAG-систем;
- построение ingestion и indexing pipeline;
- работа с embeddings, векторным, полнотекстовым и гибридным поиском;
- настройка reranking, query rewriting и других механизмов улучшения retrieval;
- разработка механизмов управления контекстом, состоянием и памятью AI-агентов;
- реализация обработки ошибок, timeout, retry и fallback-сценариев;
- тестирование и оценка качества AI-функциональности;
- настройка tracing, logging и metrics для AI-систем.
Что мы ожидаем
Backend
Необходим уверенный опыт работы с:
- Python;
- FastAPI;
- AsyncIO;
- REST API и backend-сервисами;
- PostgreSQL;
- Docker;
- Git.
LLM и AI-агенты
Важно понимать и уметь применять на практике:
- подходы к построению AI-агентов: Workflow, ReAct, Multi-Agent;
- работу с LLM API;
- Structured Output;
- Streaming;
- Tool / Function Calling;
- Prompt Engineering и Context Engineering;
- управление контекстом, состоянием и памятью агента;
- MCP;
- A2A;
- Human-in-the-loop;
- Guardrails;
- работу с различными LLM-моделями и провайдерами;
- tokenization, context window и ограничения LLM;
- обработку ошибок при работе с LLM и внешними tools: timeout, retry, fallback;
- компромиссы между качеством, latency и стоимостью использования моделей.
RAG и поиск
Ожидаем практический опыт построения RAG-систем и понимание следующих технологий и подходов:
- Embeddings;
- Semantic / Vector Search;
- BM25;
- Full-Text Search;
- Hybrid Search;
- Chunking Strategies;
- Metadata Filtering;
- Reranking;
- Query Rewriting / Expansion;
- Multi-Query Retrieval;
- Vector Databases — Qdrant или аналоги;
- построение ingestion / indexing pipeline;
- обновление и удаление документов из индекса;
- оценка качества retrieval и RAG.
AI Frameworks и SDK
Желателен опыт работы с:
- LangChain;
- LangGraph или аналогичными решениями;
- OpenAI SDK или SDK других LLM-провайдеров;
- MCP SDK;
- Qdrant SDK или аналогами.
При этом для нас важно не только знание конкретных библиотек, но и понимание общих принципов построения AI-систем без жесткой привязки к одному фреймворку.
Production и качество
Ожидаем понимание принципов эксплуатации AI-систем:
- tracing, logging и metrics;
- evals и benchmarking AI-агентов и RAG-систем;
- тестирование AI-функциональности;
- reliability при работе с LLM и внешними сервисами.
Что мы предлагаем
- Формат работы: дистанционно или в офисе (по желанию).
- График работы: проектная занятость.
- Карьерный рост: гарантируем поэтапное расширение задач и карьерное развитие с ростом заработной платы.
- Обучение и сертификация: за счет компании, график составляется с учетом пожеланий сотрудника.
- Дополнительные премиальные выплаты: за привод клиента в бизнес, за приглашение коллеги в компанию, и другие премии за эффективную работу.
Как мы заботимся о сотрудниках
- Материальная помощь по случаю рождения ребенка, свадьбы, утраты близкого
- Лаунж-зона для отдыха: оборудованная кухня, потрясающий кофе, настольные игры, турник, библиотека, кинотеатр
- Насыщенная корпоративная жизнь: путешествуем по России и не только, а также вместе ходим в театр, на квиз, на спортивные мероприятия и др.
- Корпоративный английский
- Компенсация коворкинга
Похожие вакансии AI инженер
Lead/Senior AI-Augmented (Python) developer
*Взаимодействие с бизнесом*
* Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями
* Генерировать образ результата совместно с Владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения
* Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы
*Инженерная работа*
* Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Python (FastAPI, Django) 
* Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты
* Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения
* Писать автоматизированные тесты (Playwright, Pytest), обеспечивать качество и надёжность решений
* Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества
* Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене
*AI-augmented разработка*
* Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы
* Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow
* Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования
* Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды
*Инженерный фундамент*
* 5+ года опыта разработки на Python, знание современных фреймворков и технологий
* Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений
* Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka)
* Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт
* Опыт работы с Docker, понимание CI/CD
* Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов
*AI-инструментарий*
* Практический опыт работы с AI-кодинг ассистентами: Claude Code, Cursor, Codex — не просто «пробовал», а ежедневно используете в работе
* Понимание, как эффективно формулировать задачи для AI-агентов, валидировать результат, итерировать
* Опыт или готовность работать с MCP-серверами (Playwright MCP, DB MCP)
* Понимание, что такое промпт-инжиниринг в контексте разработки, а не генерации текстов LLM-кой (Если гоняли GitHub Spec-Kit, GSD, Ralph Loop или Superpowers - будет плюсом)
* Опыт автоматизированного тестирования с Playwright или аналогами
* Экспериментировать с MCP-серверами, CLI-инструментами, skills.md и другими подходами к AI-augmented разработке
*Архитектурное мышление*
* Способность принимать технические решения, учитывая бизнес-контекст, сроки и ограничения
* Опыт проектирования решений, которые пойдут в продакшен, а не останутся прототипами
* Способность трансформировать legacy-архитектуру в сторону более современных решений, используя AI инструменты
* гибридный формат работы в Москве (приезжать в офис нужно по потребности, это может быть раз в неделю или раз в месяц, на встречи с руководителем и командой)
* официальное оформление с белой ЗП, оклад fix + полугодовой бонус (по результатам работы)
* возможность профессионального и карьерного роста (обратная связь регулярная, индивидуальные планы развития, 2 раза в год оценка персонала)
* яркую корпоративную жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: X5 Tech Bar, регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, обмен опытом через внутренние комьюнити, день IT-специалиста, программы корпоративного волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge
* широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья, забота о благополучии сотрудников
* программа привилегий Prime-zone (скидки на товары и услуги и специальные предложения от компаний-партнёров)
* материальную помощь сотрудникам, попавшим в сложную жизненную ситуацию
hoster.by — провайдер IT-инфраструктуры, эксперт по кибербезопасности и крупнейший регистратор доменов в Беларуси. С сервисами hoster.by растут и развиваются более 60% сайтов байнета — от простой регистрации домена до защиты веб-ресурсов от хакерских атак, выстраивания сложнейшей облачной инфраструктуры и её администрирования.
Мы ищем AI-инженера в R&D-команду, который понимает, как с помощью LLM и мультиагентных систем решать конкретные бизнес-задачи, умеет создавать работающие решения, в том числе на open-source технологиях, и доводить их до продуктового уровня.
Чем вы будете заниматься:
— Проектировать и разрабатывать мультиагентные системы: роли, оркестрация, маршрутизация, память, tool calling, human-in-the-loop.
— Разрабатывать инструменты (тулы) для агентов на Go/Python.
— Строить RAG-контуры: подготовка данных, chunking, embeddings, retrieval, reranking, оценка.
— Работать с open-source LLM: запуск, квантизация, оптимизация инференса (vLLM, Ollama, TGI, llama.cpp), сравнение с API-моделями.
— Оптимизировать промпты, function calling и работать с MCP.
— Тестировать работу агентов и мультиагентных сценариев.
— Работать с метриками качества агентов: precision/recall/F1, task success rate, tool call accuracy, latency, cost, hallucination rate.
— Интегрировать решения через REST, очереди сообщений, webhooks.
— Взаимодействовать с командой: архитектором, разработчиками и продуктовой командой.
Что мы ожидаем от вас:
— Коммерческий опыт backend-разработки на Go или Python от 2 лет.
— Практический опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, open-source модели) и понимание принципов работы генеративного ИИ.
— Понимание мультиагентных паттернов: supervisor, router, swarm, hierarchical и др.
— Уверенное владение: промпт-инжиниринг, function calling, RAG, MCP.
— Опыт разработки агентов на LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex или аналогичных фреймворках.
— Опыт развертывания и оптимизации open-source LLM: vLLM, Ollama, TGI, llama.cpp, квантизация, GPU/CPU-инференс.
— Опыт работы с векторными БД: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector, FAISS.
— Знание способов интеграции: REST, очереди сообщений, webhooks.
— Опыт работы с данными: подготовка датасетов, метрики качества (precision/recall/F1), базовая грамотность в оценке качества агентов и моделей.
— Понимание Agile/Scrum, уверенная работа с Git, CI/CD.
— Умение эффективно общаться с командой.
Будет плюсом:
— Опыт fine-tuning: LoRA/QLoRA, SFT, DPO.
— Знакомство с LLMOps-инструментами: Langfuse, MLflow, Phoenix, Weights & Biases.
— Опыт работы с Docker, Kubernetes, GPU-инфраструктурой.
— Опыт построения on-prem/private-cloud решений.
С нашей стороны:
— Официальное трудоустройство в компании-лидере отрасли.
— Уникальный опыт работы с лучшими проектами Байнета.
— Возможность обучения, получения практических знаний и опыта решения уникальных, сложных, но интересных задач.
— Современный офис в Caspian Plaza в центре Минска (ул. Аранская, 8).
— Полный социальный пакет: оплата больничных листов, ДМС, 8 sick days, 28 календарных дней трудового отпуска, корпоративные ивенты, подарки, частичная оплата обучения иностранному языку, скидки от партнёров и многое другое.
— Главное — непринуждённая и дружелюбная атмосфера в команде профессионалов.
Если вы видите путь от идеи до продакшна, готовы делать не абстрактные эксперименты, а продукты, которые приносят результат, мы будем рады видеть вас в нашей команде!
Присоединяйтесь!
* вакансия на перспективу
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.