Product Engineer / Founding Engineer (AI products)

Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в РФ и странах СНГ. №1 в рейтинге Лучших работодателей России три года подряд

Уже 16 лет мы работаем на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

Сейчас мы умощняем команду, которая занимается AI-инфраструктурой и внутренними AI-продуктами на уровне всей компании — не только и не столько для разработчиков, но и для юристов, HR, аналитиков, продактов и других команд.

Наша цель — разработать внутреннюю AI-платформу и набор инструментов, которые позволят сотрудникам безопасно и удобно использовать AI в своей ежедневной работе.

Наш стек и технологии:

Сейчас активно используем: Python, FastAPI / Flask, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, LightLLM, n8n, MCP, RAG, RagFlow

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать инфраструктурные сервисы для поддержки внутренних АИ сервисов (прокси, mcp, системы мониторинга, песочницы)

• Интегрировать AI инструменты в уже существующие инструменты

• Разрабатывать, тюнинговать и тестировать узкоспециализированных агентов

• Разрабатывать и поддерживать элементы единого инструментария для разработчиков

Что для нас важно:

• Хороший Python и опыт backend-разработки

• Умение делать production-ready сервисы, а не только прототипы

• Опыт агентской разработки (настраивал агентов, подключал mcp)

• Опыт работы с Kubernetes

• Готовность работать в зоне высокой неопределённости

• Инициативность и инженерное мышление

Будет плюсом:

• Опыт работы с TypeScript

И, самое приятное. Со своей стороны Иви обещает с первых дней:

• Официальное трудоустройство и конкурентную заработную плату. Мы аккредитованная ИТ-компания!

• Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савёловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом

• Гибридный формат работы (или желание переехать в Москву из регионов России)

• Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы

• Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем

• Заботу о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а ещё возможность получать консультации психолога от сервиса «Ясно»

• Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов

• Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

• Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви

Задачи:

• Функциональные обязанности
  1. Управление командой
• Формирование и развитие команды инженеров-разработчиков ИИ.
• Распределение ролей и зон ответственности внутри команды.
• Постановка задач, декомпозиция, планирование и контроль исполнения.
• Регулярное управление загрузкой и мощностью команды.
• Развитие инженерных компетенций сотрудников.
• Участие в подборе и адаптации новых сотрудников.
• Проведение технических разборов и code review для критичных решений.
• 2. Run - эксплуатация AI Core и действующих сервисов
• Ответственность за техническую стабильность AI Core и работающих AI-сервисов.
• Организация мониторинга, логирования и обработки инцидентов.
• Формирование правил поддержки и эксплуатации.
• Контроль технического долга.
• Контроль обновлений, релизов и изменений в промышленной среде.
• Организация управления доступами, ключами, конфигурациями и интеграциями.
• Контроль потребления инфраструктуры и внешних AI-сервисов.
• 3. Change - разработка и развитие
• Перевод продуктовых и бизнес-задач в технический backlog команды.
• Техническая декомпозиция новых AI-инициатив.
• Определение архитектурного подхода к реализации.
• Планирование разработки и выпусков.
• Контроль качества реализации.
• Организация прототипирования и технической проверки гипотез.
• Принятие решения о переходе от прототипа к промышленной разработке.
• 4. Архитектура и техническое качество
• Формирование и поддержание целевой архитектуры AI Core.
• Контроль архитектурной целостности решений команды.
• Определение стандартов разработки и интеграции.
• Выбор моделей, фреймворков, инфраструктурных компонентов и подходов.
• Контроль безопасности AI-решений совместно с ИБ.
• Контроль производительности, надежности и масштабируемости решений.

Требования:

• Обязательно:
• Опыт управления командой разработки или инженерной командой.
• Сильный технический бэкграунд в backend / platform / AI-разработке, достаточный для принятия архитектурных решений и технического контроля команды.
• Практический опыт разработки и внедрения решений на базе LLM, RAG, AI-агентов или смежных AI-технологий.
• Понимание полного жизненного цикла AI-сервиса: идея, прототип, разработка, тестирование, промышленный запуск, эксплуатация, развитие.
• Умение управлять ограниченной мощностью команды: приоритизация, планирование, распределение ресурсов между эксплуатацией, развитием и техническим долгом.
• Опыт декомпозиции задач, оценки сроков, контроля исполнения и управления зависимостями.
• Умение выстраивать инженерные процессы: разработка, code review, тестирование, CI/CD, релизы, мониторинг, инциденты, документация.
• Понимание архитектуры корпоративных AI-решений: LLM Gateway, модели, API, RAG, поисковые системы, базы данных, интеграции, observability.
• Будет преимуществом:
• опыт создания или развития внутренней AI-платформы;
• опыт On-Prem-развертываний;
• опыт эксплуатации локальных LLM;
• опыт работы с Kubernetes, Docker, PostgreSQL, vector DB, OpenSearch / Elasticsearch;
• опыт построения LLM Gateway;
• опыт observability и оценки качества LLM-систем;
• опыт построения платформенных компонентов, повторно используемых несколькими продуктами;

Условия:

• Помощь в адаптации для быстрого погружения в работу;
• ДМС (включая ежегодное комплексное мед. обследование, стоматологию, телемедицину, психологическую поддержку в онлайн-формате) после испытательного срока;
• Страхование от несчастного случая и страхование при выезде за рубеж;
• Постоянное развитие - доступ к онлайн библиотеке, курсы, тренинги
• Частичная компенсация затрат на занятия спортом;
• Сообщество единомышленников по увлечениям и интересам – книги, спорт, фильмы и различные хобби;
• Имеем аккредитацию в Минцифры;

Мы разрабатываем платформу AI-ассистентов для продуктов VK. Она объединяет диалоговые сценарии, поиск, рекомендации и языковые модели. Ищем разработчика, который поможет развивать backend-платформы и превращать AI-возможности в устойчивые пользовательские сценарии.

Технологическая среда: Go, gRPC, PostgreSQL, Redis, Kafka, YTsaurus, ClickHouse, Qdrant.

Задачи

• Разрабатывать платформу и сценарии ассистента: от обработки запроса и поиска информации до формирования потокового ответа
• Интегрировать языковые модели, поисковые и рекомендательные сервисы
• Проектировать взаимодействие компонентов, API и контракты данных
• Улучшать скорость и надёжность системы, исследовать проблемы на реальных запросах
• Вместе с ML-инженерами и продуктовой командой проверять гипотезы и оценивать результат изменений

Требования

• Опыт разработки backend на Go и сопровождения своих решений в production. Понимание того, как код ведёт себя под нагрузкой и при сбоях зависимостей
• Умение проектировать изменения в существующей системе. Выделять ответственность компонентов, продумывать контракты и учитывать влияние изменений на другие части продукта
• Понимание распределённых систем. Умение рассуждать о согласованности данных, конкурентных операциях, частичных отказах и компромиссах между надёжностью и скоростью
• Навык системной диагностики. Способность разобраться в незнакомом участке системы, сформулировать гипотезы и проверить их по данным, замерам и экспериментам
• Умение работать с неполными требованиями. Уточнять ожидаемый результат, замечать ограничения и предлагать решение подходящей сложности
• Самостоятельность в рамках задачи. Готовность пройти путь от обсуждения подхода до проверки результата в эксплуатации, вовремя привлекая коллег
• Интерес к прикладным AI-системам. Готовность разбираться, как поведение моделей, качество поиска и технические ограничения влияют на пользовательский опыт

Будет плюсом

• Опыт разработки продуктов с LLM, RAG, поиском или рекомендациями
• Опыт оптимизации производительности и надёжности сервисов
• Практика оценки качества изменений через эксперименты, продуктовые и технические метрики