AI/AI-agent developer (Python)

• Разработка и сопровождение решений на базе LLM
• Настройка и развитие RAG-систем
• Развертывание и сопровождение моделей в промышленной среде
• Настройка процессов индексации и поиска по корпоративным данным
• Интеграция AI-решений с внутренними системами Банка через API
• Настройка и сопровождение векторных баз данных
• Оптимизация производительности и стоимости AI-сервисов
• Настройка мониторинга качества работы моделей
• Участие в выборе технологий и архитектурных решений
• Взаимодействие с командами разработки, инфраструктуры, ИБ и бизнес-подразделениями.

• Опыт работы ML Engineer от 2 лет
• Уверенное владение Python
• Опыт работы с FastAPI
• Опыт работы с Docker
• Опыт работы с Kubernetes
• Опыт работы с PostgreSQL
• Опыт работы с Git
• Практический опыт работы с LLM
• Практический опыт работы с RAG-системами
• Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, Weaviate или аналоги)
• Понимание принципов CI/CD

• Работу в надёжном и динамичном банке №1 среди частных банков Узбекистана
• Конкурентную официальную зарплату
• Оформление по ТК РУз, «белая» зарплата
• Отпуск: 21 день + 7 дополнительных
• Премии к праздникам и выплаты за выполнение ключевых задач
• Поддержку в сложных жизненных ситуациях
• Выгодные условия по кредитам для сотрудников со стажем от 1 года
• График 5/2, с 9:00 до 18:00
• Корпоративное обучение — от внутренних экспертов и внешних тренеров

Мы — группа компаний в автомобильном бизнесе: сдаём в аренду автомобили под такси, обычный прокат и коммерческий транспорт, а также работаем по схеме аренды с правом выкупа. В парке больше 4000 автомобилей. Мы строим собственный цифровой контур с нуля — без легаси, без трёх слоёв согласований и без корпоративных ограничений на стек.

Ищем инженера, который сам доводит задачу из Jira до работающего продукта, опираясь на кодовых агентов и LLM. Работаете напрямую с product owner группы, рядом команда маркетологов и бизнес-аналитиков, которая подключается на тяжёлых спринтах. Задачи приоритизированы, роудмап есть — придумывать, что делать, вам не придётся.

Чем предстоит заниматься: Бэклог уже собран, так что расскажем конкретно.

● Многофункциональный бот таксопарка — текущая задача. Три типа пользователей в одном продукте: водители, клиенты, внутренние отделы. Ролевая модель, интеграции с учётными системами, работа с персональными данными

● Превращение бота в полноценное приложение на следующей итерации

● Дашборд собственника — экономика бизнеса и управленческий учёт, собранные из нескольких источников, с доходностью по каждому автомобилю

● Автоматизация процессов отделов — заявки, документы, уведомления, интеграции между системами, LLM там, где он действительно уместен

● Доработка того, что уже работает — сайты, интеграции, внутренние сервисы

● Второй контур в перспективе — прокаты и аренда с выкупом, до них ещё не дошли За вами — архитектура, реализация, деплой и работоспособность решения в проде.

Что ждём от вас:

● Кодовые агенты как рабочий инструмент. Claude Code, Cursor, Codex или аналоги каждый день — с декомпозицией задачи, контролем контекста и собственным ревью того, что они написали

● Разработка полного цикла самостоятельно. Бэкенд и фронтенд, проектирование БД, REST API и вебхуки, очереди и фоновые задачи, Docker, деплой. Язык не принципиален: Python, JS/TS, Go, PHP — важно, что вы закрываете цепочку целиком

● Инфраструктура и безопасность. Понимаете, где разместить сервис и почему, умеете закрыть периметр, разграничить доступы, настроить бэкапы и мониторинг. Работаем с персональными данными, поэтому 152-ФЗ должен быть знакомой темой

● Прикладная работа с LLM. Интеграция в продукт, промпт-инжиниринг на уровне агентных сценариев, эмбеддинги и векторный поиск, RAG, structured output и tool calling, контроль галлюцинаций и расходов

● Портфолио, которое можно показать. Минимум один сложный проект в проде — приложение, CRM, система учёта или крупная автоматизация. На собеседовании попросим показать один-два кейса на экране

● Работа с требованиями и в команде. Умеете задать уточняющие вопросы до старта, декомпозировать задачу, дать оценку и сказать вовремя, если не успеваете. Требования часто уточняются по ходу — это норма Будет плюсом ● Интеграции с 1С

● Telegram Bot API и Mini Apps в проде

● n8n, Make или подобные платформы автоматизации

● BI и визуализация данных

● Опыт в автобизнесе, аренде, такси, лизинге или логистике

● Собственный продукт или пет-проект, которым кто-то пользуется Чего мы НЕ требуем Профильного высшего образования, опыта обучения моделей и MLOps, свободного английского и опыта руководства. Английский нужен только для чтения документации, вся команда работает на русском. Если вы самоучка с сильными проектами — откликайтесь, это не помеха.

Условия:

● 150 000 — 300 000 ₽ на руки, итоговая сумма по результатам собеседования и тестового

● Офис или гибрид в Москве, полная занятость

● Прямое подчинение product owner группы, без промежуточных согласований

● Agile, спринты, задачи в Jira

● Свобода в выборе стека и инструментов, компания оплачивает подписки на рабочие ИИ-инструменты

● Испытательный срок 3 месяца

Как откликнуться:

Пришлите резюме и коротко опишите один проект, который вы сделали от начала до прода: что за задача, какой стек, сколько заняло времени и кто им пользуется сейчас. Ссылки на GitHub, демо или бота приветствуются.

1. Назовите проект, который вы сделали один от начала до прода. Кто им пользуется сейчас и сколько там пользователей?
2. Какими кодовыми агентами пользуетесь каждый день и как проверяете то, что они написали?
3. Где разворачивали свои сервисы и как закрывали доступ к данным?
4. Готовы показать один-два проекта живьём на созвоне с демонстрацией экрана?

Ждём ваших откликов!

Привет!

Мы — Lexica. Наша компания реализует проекты в ключевых и динамичных сферах: медиа, недвижимость, финтех, наука, e-commerce и SaaS

С 2017 года разрабатываем программное обеспечение, цифровые продукты, интерфейсы, сервисы для бизнеса и государственного сектора

Наша цель — создавать решения, которые помогают бизнесу процветать, а нашей команде развиваться

Мы ищем LLM-инженера с коммерческим опытом от 3 лет

Нам важны в будущем коллеге:

• Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, из них от 1 года — в LLM/RAG-проектах
• Опыт работы с Python-библиотеками для обработки и анализа данных: pandas, Polars, NumPy или аналоги
• Глубокое понимание принципов работы LLM, архитектуры RAG и техник prompt engineering
• Понимание принципов проектирования agentic-систем: инструменты, state management, orchestration, контроль выполнения, обработка ошибок, human-in-the-loop и ограничения автономности
• Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений
• Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем данных и оптимизация SQL-запросов
• Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: pgvector, Qdrant, Weaviate, Pinecone или аналогами

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и разработка LLM-сервисов и API (REST/gRPC) для интеграции с внешними системами
• Создание и оптимизация RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска для повышения качества и точности ответов
• Проектирование и разработка agentic workflows и, при необходимости, мультиагентных систем
• Интеграция LLM-провайдеров и моделей, оптимизация промптов и управление маршрутизацией LLM-вызовов
• Внедрение observability и evaluation для LLM-систем: tracing, оценка качества ответов, анализ стоимости и latency
• Обеспечение безопасности API (OAuth2 и JWT) и документирование API с использованием OpenAPI/Swagger

Будет здорово, если Вы:

• Имеете опыт работы с LangChain/LangGraph
• Владеете Airflow, MLflow, Kafka, Kubernetes, Prometheus и Grafana
• Уверенно владеете ИИ-инструментами разработки (Copilot, Claude Code / Cursor, MCP)
• Имеете опыт настройки ИИ под задачи: промпты, кастомные инструкции, skills
• Понимаете ограничения генеративных моделей и ответственность за сгенерированный код

Рады предложить:

• Работу в динамично растущей компании, которая разрабатывает и внедряет современные IT-решения с профессиональной командой. Компания аккредитована в Минцифры
• Формат привлечения: на постоянной основе
• Возможность работать в офисе г. Пермь, в гибридном формате или удаленно
• ДМС и компенсацию спорта
• Два дополнительных выходных дня в год за счет компании
• Подарки по важным поводам
• Уникальную корпоративную культуру, минимум бюрократии, максимум скорости принятия управленческих решений