Staff/Senior AI Engineer, AI for Code

Мы ищем AI Engineer, который будет создавать AI-агентов для товародвижения большой розничной сети и доводить решения до промышленной эксплуатации. Здесь можно работать с реальными бизнес-сценариями и данными в масштабе крупного ритейла, влиять на архитектуру решений и видеть результат своей работы в проде.

Чем тебе придется заниматься:

• Разрабатывать AI-агентов для процессов товародвижения и доводить решения от идеи до прода
• Создавать RAG-системы, поиск по внутренним документам и корпоративным базам знаний
• Проектировать backend-сервисы и API для AI-продуктов на Python
• Работать с LLM: настраивать инференс, structured output, guardrails и взаимодействие с моделями через LLM Gateway
• Развивать качество AI-решений - выстраивать оценку ответов LLM и RAG, анализировать ошибки и улучшать сценарии
• Проектировать поиск по векторным, поисковым и реляционным базам данных
• Запускать и сопровождать AI-сервисы в промышленной эксплуатации
• Вести техническое направление команды - помогать с архитектурными решениями, декомпозицией задач и развитием коллег
• Взаимодействовать с бизнес-командами, погружаться в процессы товародвижения и переводить бизнес-задачи в работающие AI-сценарии

• Готовность к гибридному формату работы (Москва, Краснодар, Санкт-Петербург)
• Сильный опыт разработки на Python и создания production-сервисов и API - FastAPI, Flask или Django
• Практический опыт разработки AI-агентов и RAG-систем - LangGraph, LangChain, Google ADK, OpenAI Agents SDK, CrewAI или аналоги
• Опыт работы с векторным и полнотекстовым поиском - Qdrant, Elasticsearch/OpenSearch, pgvector, ChromaDB, FAISS или аналоги
• Уверенную работу с реляционными базами данных и сложными SQL-запросами - PostgreSQL, MySQL
• Опыт оценки качества LLM/RAG-решений и построения eval-процессов - RAGAS, DeepEval, LangSmith или аналоги
• Понимание production-инфраструктуры AI-сервисов - Docker, CI/CD, инференс LLM через vLLM, SGLang, TensorRT-LLM или аналоги
• Опыт или хорошее понимание LLM Gateway, guardrails и structured output - LiteLLM, Portkey, Kong AI Gateway, Guardrails AI, NeMo Guardrails, Pydantic или аналоги
• Готовность брать техническое лидерство, самостоятельно принимать решения и взаимодействовать с бизнесом

Мы предлагаем:

• ​​​​​​ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
• Технику для работы
• График работы с гибким началом дня
• Работу в гибридном формате в максимально уютном офисе в Краснодаре, Москве или Санкт-Петербурге
• Возможность реализовать свой опыт и потенциал в интересных и многоплановых проектах
• Развитие - мы оплачиваем обучение на курсах и участие в конференциях
• Наличие корпоративных скидок PRIMEZONE и программ лояльности от компании
• Наличие корпоративной библиотеки курсов
• Возможность рекомендовать компанию своим друзьям, участвуя в реферальной программе

Функциональные обязанности:

• Разработка backend-сервисов на Python для интеграции с LLM (OpenAI, YandexGPT, GigaChat, Claude и аналоги).
• Проектирование, разработка и внедрение AI-ассистентов и автономных AI-агентов в промышленную эксплуатацию (low code).
• Настройка RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, работа с embeddings и векторными базами.
• Интеграция AI-решений с внешними сервисами и API (CRM, базы данных, мессенджеры).
• Участие в проектировании архитектуры решений совместно с руководителем.
• Поддержка и доработка существующих AI-инструментов.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиками для уточнения требований к автоматизации.

Нам важно:

• опыт от 2 лет разработки на Python (или уверенное портфолио pet-проектов с AI).

Языки и фреймворки:

• Уверенное владение Python (asyncio, requests, pandas).

• Знание FastAPI или Flask для разработки backend-сервисов.

• Обязательно: практический опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat или аналогичными).

• Желательно: знакомство с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или CrewAI.

• Базы данных: Базовое знание SQL, PostgreSQL, Redis. Понимание принципов работы векторных баз данных (Qdrant, pgvector, Milvus).

• Инфраструктура: Базовые навыки работы с Docker, Git, Linux (терминальные навыки).

• Понимание: принципов работы LLM, RAG-систем и агентной архитектуры (planning, memory, tools).

• Личные качества: самостоятельность, инициативность, желание быстро учиться и разбираться в новых AI-инструментах (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и т.п.).

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ с первого дня, ЗП полностью официальная.
• График работы: 5/2 с 9:00 до 18:00.
• Место работы: г. Н. Новгород, пр. Ленина, 107.
• Удобная транспортная развязка, рядом ст. м. Кировская.
• Испытательный срок – 3 месяца.
• Возможность профессионального роста.
• Возможность проявить свои лучшие профессиональные навыки.
• ДМС после испытательного срока.
• Частичная компенсация стоимости питания (180 рублей в день).
• Компенсация содержания детей в МДОУ (до 1500 pублeй в месяц).
• Бонус по итогам года (13-ая зарплата).
• Уровень вознаграждения обсуждается индивидуально с успешным кандидатом.

We're looking for an AI Engineer to own the AI layer of our products - from research and experimentation to production deployment. You'll have end-to-end ownership of AI initiatives, work on real-world GenAI challenges, and help shape the future of AI-powered products.

What will need to do:

• Design and build LLM pipelines, AI agents, and RAG-based systems: function/tool calling, structured output (JSON schema)
• Develop production-grade Python services (Django, Celery, Redis)
• Validate product hypotheses using real-world data and analytics
• Measure and optimize LLM quality, performance, and cost
• Collaborate closely with product managers and engineers to turn ideas into scalable solutions

Requirements:

• Experience with NLP projects in production, 1+ year.
• Strong experience building production LLM applications.
• Hands-on expertise with RAG, embeddings, vector search, prompt engineering, and LLM evaluation.
• Experience with LangGraph, LangChain, or similar frameworks.
• Solid Python backend background, 2+ years (Django, PostgreSQL, async programming).
• Strong SQL/Pandas skills and a data-driven mindset.
• Language proficiency: English at B2–C1, Russian at C1.
• Location: any, except Russia and Belarus.

It will be a plus:

• Experience with vector databases (Qdrant, pgvector, etc.)
• Fine-tuning, text classification, or embedding models
• Kubernetes, gRPC, or Go experience

Why Join Us:

At Mad Devs, you'll join a passionate team dedicated to solving complex challenges and delivering innovative solutions. Our projects span Europe, the USA and South East Asia, giving you the opportunity to make a global impact. We value flexibility, remote working and professional development, ensuring you thrive in an inspiring environment. Join us in revolutionizing the legal industry with AI!