AI-инженер / Fullstack-разработчик AI-решений (Python, FastAPI)

DSouls — AI SaaS-продукт операционная платформа для бизнеса и команд,
работающих с контентом и социальными сетями.

Мы развиваем AI-продукт, который объединяет более 20 провайдеров и 70+ нейросетей для работы с текстом, изображениями, видео и другими форматами контента.

Ищем Product Engineer с опытом разработки, который активно использует AI-ассистентов и умеет самостоятельно проходить путь от идеи до работающей функции. Нам важен человек, который сочетает продуктовое мышление, понимание архитектуры и практические навыки разработки.

Что предстоит делать:
— Развивать продукт целиком: продумывать пользовательские сценарии, интерфейсы, user flow, онбординг и приоритеты развития;
— Самостоятельно разрабатывать и запускать новые функции, работая с существующим backend, базой данных, API и пользовательским интерфейсом;
— Развивать систему оркестрации AI-моделей: интегрировать провайдеров, выбирать модели под конкретные задачи и продумывать сценарии переключения между ними;
— Исследовать и сравнивать модели для генерации текста, изображений и видео, проводить тесты и бенчмарки, оценивать качество, скорость и стоимость результатов;
— Превращать возможности нейросетей в понятные пользовательские сценарии и полезные продуктовые функции;
— Использовать Claude Code, Codex и другие AI-ассистенты для ускорения разработки, самостоятельно проверять сгенерированный код и отвечать за качество реализации;
— Принимать архитектурные решения, понимать взаимодействие frontend, backend, API и базы данных, учитывать масштабирование и надёжность системы;
— Проверять изменения на реальных данных, находить ошибки, анализировать результаты запуска и быстро улучшать продукт.

Что важно:
— Продуктовое мышление и практический опыт создания продуктов или собственных проектов. Умеешь самостоятельно находить задачи, принимать решения и объяснять, почему выбрал именно такой подход;
— Практический опыт разработки веб-приложений и способность самостоятельно реализовать функциональность от backend до пользовательского интерфейса;
— Хорошее понимание архитектуры веб-сервисов: взаимодействия компонентов системы, работы API, баз данных, асинхронных процессов и внешних интеграций. Способность оценивать архитектурные решения и понимать последствия изменений;
— Знание Python и FastAPI, понимание работы с PostgreSQL, проектирования схем данных и взаимодействия с базой данных;
— Опыт активной разработки с AI-ассистентами, например Claude Code или Codex. Умеешь декомпозировать задачи, управлять работой агентов, проверять их результат и самостоятельно находить ошибки;
— Практический опыт работы с LLM и генеративными моделями: интеграция API, сравнение моделей и понимание особенностей их применения;
— Понимание UX/UI и умение продумывать пользовательские сценарии, в том числе сложные асинхронные операции, загрузку и обработку результатов, ошибки и другие состояния интерфейса;
— Готовность самостоятельно исследовать новые технологии, быстро проверять гипотезы и доводить решения до работающего продукта.

Будет плюсом:
— Опыт разработки и развития AI-продуктов в production;
— Понимание промпт-инжиниринга, structured output, автоматической оценки качества генерации и подходов к сравнению моделей;
— Опыт работы с RAG, векторным поиском или долговременной памятью AI-агентов;
— Опыт работы с API генерации изображений, видео и голоса;
— Понимание вопросов безопасности AI-систем, контроля стоимости вызовов моделей и обработки ошибок внешних провайдеров;
— Опыт запуска продуктов с подписками и платежами.

Условия:
— Full-time/ part-time;
— Полностью удалённая работа;
— Развитие продукта на международных рынках;
— Небольшая команда и прямое взаимодействие с founders

О компании
Мы развиваем digital-продукт в высококонкурентной нише и строим собственный production pipeline для AI-генерации изображений и видео на своей GPU-инфраструктуре.

Ищем инженера, который умеет проектировать, разворачивать и оптимизировать такие системы: от сохранения одного персонажа между роликами до масштабирования генерации и контроля стоимости одного видео.

Важно: это не позиция LLM/RAG Engineer и не чистый DevOps/MLOps. Нам нужен практический опыт именно в image/video generation.

Обязанности:
— проектирование и разворачивание pipeline генерации изображений и видео на собственных и арендуемых GPU;
— обеспечение character consistency: сохранение лица, телосложения, одежды и стиля персонажа внутри ролика и между разными сценами;
— устранение identity drift, flickering, temporal inconsistency и деградации на длинных последовательностях;
— построение image-to-video и reference-to-video pipelines;
— оптимизация GPU inference: VRAM, batching, concurrency, model residency;
— разработка backend вокруг генерации: очереди задач, GPU workers, scheduler, retries, autoscaling;
— расчёт и снижение себестоимости генерации (cost per image / cost per video).

Требования:
— практический опыт работы с локальными open-source моделями: ComfyUI, Stable Diffusion / SDXL, Flux, Diffusers, LoRA, ControlNet, IP-Adapter / FaceID / InstantID;
— опыт или глубокое понимание video generation: Wan, HunyuanVideo, LTX-Video, CogVideoX, Mochi, Stable Video Diffusion, AnimateDiff;
— понимание подходов к character consistency: identity LoRA, reference embeddings, pose / depth conditioning, first/last-frame propagation;
— опыт работы с NVIDIA GPU: CUDA, VRAM management, FP16 / BF16, quantization, offloading, OOM troubleshooting;
— сильный Python (asyncio, multiprocessing), PyTorch, FastAPI, Docker, Redis / PostgreSQL;
— опыт с очередями задач (Redis / RabbitMQ / Kafka / NATS) и понимание production inference architecture.

Опыт работы только через внешние API (OpenAI, Replicate, fal.ai и т. п.) не является достаточным.

Будет плюсом:
— обучение собственных LoRA, DreamBooth, fine-tuning diffusion/video моделей;
— разработка custom ComfyUI nodes и собственных PyTorch pipelines;
— TensorRT / ONNX / FlashAttention / xFormers;
— опыт с A100, H100/H200, L40S, RTX 4090/5090 и multi-GPU;
— Kubernetes, AWS / GCP, RunPod / Vast.ai / Modal, Prometheus / Grafana;
— Rust / Golang.

Условия:
— удалённая работа из любой точки;
— полная занятость;
— сложные и интересные задачи на стыке генеративного AI и highload-инфраструктуры;
— оплата обсуждается индивидуально по итогам собеседования.

В сопроводительном письме, пожалуйста, укажите:
2–3 самых релевантных проекта: какая была задача, какие модели использовались, что делали лично вы и какой получился результат. Будем рады ссылкам на GitHub, Hugging Face или примеры генераций.