Middle-Senior Forward Deploy Engineer (Python)

Позиция: Middle-Senior Forward Deploy Engineer
Компания: ••••••••
Формат: Удаленно
Локация: большая часть команды находится в г. Москва, работаем по часовому пояску GMT+3
Вилка:
• Middle 320-380k gross + бонус
• Senior 450-530k gross + бонус

О компании:
•••••••• создаёт прикладные ИИ-системы для крупных корпораций: рабочие пространства, ИИ-ассистентов и автономных ИИ-сотрудников на собственной агентной платформе.
Мы строим операционный слой, на базе которого компании принимают решения
Основатели — Мирослав Гридин (CEO, ex-McKinsey) и Владимир Макаров (CTO, ex-McKinsey, PhD).

Обязанности:
– Разрабатывать AI-решения поверх нашей платформы: agentic workflows, tool calling, RAG, memory и human-in-the-loop контуры
– Проектировать multi-agent системы без жёсткой привязки к конкретному фреймворку или SDK — с логикой взаимодействия агентов, состоянием, памятью, маршрутизацией и обработкой ошибок
– Работать с современными LLM (GLM, Kimi, GPT, Claude, DeepSeek, Gemini) — как через API, так и с open-weight моделями
– Работать с базами данных платформы: PostgreSQL, ClickHouse, Qdrant, Redis — хранение данных, retrieval, semantic search и vector search
– Деплоить и оптимизировать open-weight модели на GPU-инфраструктуре (A100/H100) с использованием vLLM
– Оценивать и оптимизировать качество LLM-пайплайнов — Langfuse, собственные evals и метрики качества, latency, cost и reliability
– Интегрировать AI-системы в существующий IT-ландшафт клиентов и доводить решения от прототипа до production

Требования:
– Релевантный опыт работы в AI/ML, backend или software engineering
– Подтверждённый опыт проектирования и запуска LLM-based систем в production, а также деплоя и оптимизации open-weight LLM
– Уверенный Python и опыт разработки production-систем
– Уверенная работа с PostgreSQL и векторными БД; плюсом — ClickHouse и Redis
– Business acumen — понимаете бизнес-задачу и отвечаете за ценность решения, а не только за техническую реализацию
– Высшее образование по направлениям "Математика", "Физика", "Мат. методы в экономике"
– Ownership и проактивность — готовы самостоятельно вести задачу от постановки до работающего результата

Мы предлагаем:
– Гибкий режим работы
– Работу напрямую с фаундерами и партнёрами (ex-McKinsey, ex-Huawei, ex-Yandex), а также с клиентами и стейкхолдерами уровня C-level, качественный нетворк
– Реальные интересные enterprise-задачи: онтологическая платформа, multi-agent системы, корпоративные интеграции и внедрение AI в реальные бизнес-процессы
– Возможность влиять не только на клиентские решения, но и на архитектуру и развитие платформы ••••••••
– Гибрид / удалёнка с оформлением в РФ

Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: зависят от проекта: от терабайтов табличных данных до изображений и видео
2. Железо: работаем преимущественно на виртуальных машинах, с LLM - микс GPU развертывания и работы по API
3. Масштаб влияния на бизнес? Прямое влияние на бизнес заказчика и компании
4. Уровень развития направления в компании? Ключевое направление компании
5. Роль инженера: полный цикл от понимания бизнес потребности до внедрения решений для решения ее.
6. Бэкграунд у вашего руководителя? ••••••••
7. Как часто вам будут мешать работать? работать не мешаем, созвоны с тех командой клиента по решению команды внедрения
8. Карьерный рост: рост по результатам работы, проделанной за полгода/год.
9. Prod/Research: задача может быть любая, так что research + prod
10. Функция сервиса или лидера? Ownership и проактивность – лидера или потенциального лидера, автономная работа. To do's вы ставите себе сами, проектный лидер вас направляет

Контакты для связи:
telegram: •••••••• (Екатерина)
email: ••••••••