ML-разработчик (LLM, AI-агенты) (React)

Наш продукт — сервисы для премиальных клиентов, где технологии помогают решать широкий спектр задач: от повседневных до сложных и нестандартных. AI для нас — не эксперимент, а стратегическое направление, которое напрямую влияет на пользовательский опыт.

У нас уже есть зрелая микросервисная платформа, инфраструктура и сильная команда разработки. Сейчас мы выходим на этап системного развития AI.

Если вам близок практический подход к AI: исследовать разные архитектуры, быстро прототипировать, проверять гипотезы и запускать AI-решения в реальных сценариях - давайте обсудим.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка AI/LLM-приложений и агентных решений для продуктовых и внутренних сценариев компании.
• Проектирование и реализация backend-сервисов для работы с LLM, RAG, инструментами поиска, интеграциями и внешними API.
• Настройка пайплайнов обработки данных, промптов, сценариев агентов, инструментов оценки качества и мониторинга.
• Участие в проектировании архитектуры AI-решений, интеграции с корпоративной инфраструктурой, базами данных, векторными хранилищами и LLM-провайдерами.
• Подготовка прототипов, проведение экспериментов, сравнение моделей по качеству, скорости и стоимости.
• Взаимодействие с продуктовой командой, аналитиками, backend-разработчиками, DevOps и ИБ.

Ожидания от кандидата:

Опыт и образование

• Высшее техническое образование по специализациям: программист, прикладная математика и информатика.
• Желателен опыт от 3 лет в ML/AI/Data Science или от 2 лет практического опыта разработки LLM-приложений, RAG-систем, AI-агентов, чат-ботов, ассистентов или похожих решений

Технические компетенции

• Будет плюсом опыт backend-разработчика, ML-инженера, Data Scientist, Python-разработчика, разработчика интеграционных сервисов, инженера данных или технического специалиста в продуктовой команде.
• Сертификаты по Python, ML, Kubernetes, информационной безопасности или LLM/AI-инструментам будут преимуществом.
• Владение программами Python, Git, Docker, FastAPI, PostgreSQL, LangChain / LangGraph, Qdrant.
• Будет плюсом знание LlamaIndex, Redis / RabbitMQ, Celery / Temporal, Kubernetes, Langfuse, vLLM, LiteLLM

Личные качества

• Самостоятельность, внимательность к деталям, системное мышление, готовность разбираться в новых технологиях, инициативность, ответственность за результат.
• Умение быстро прототипировать и доводить решения до промышленного качества.
• Важно умение работать в условиях неопределенности и переводить бизнес-задачи в технические решения

Условия:

• Работа над современными AI-продуктами, доступ к современному стеку LLM/AI-инструментов, сильная продуктовая команда, возможность влиять на архитектуру решений и реальные бизнес-процессы.
• ДМС с первого рабочего дня.
• ИТ-льготы, конкурентный уровень дохода.
• Дистанционный формат работы.

Мы - Startups Platform, команда в департаменте Trust & Safety. Берём задачу, у которой ещё нет решения, и доводим её до работающего сервиса. Проекты у нас разные: от распознавания документов и детекции ИИ-контента до LLM-агентов.

Чем предстоит заниматься:

• Проверкой качества моделей и агентов: датасеты и метрики, LLM-as-judge, разбор ошибок по логам.
• Выводом решений в прод и наблюдением за ними: задержки, стоимость, поведение при сбоях.
• В проде работают модели, которые мы разворачиваем сами. Поэтому много работы с open-weight моделями: дообучение, инференс, промпты, архитектура агента. Внешние LLM тоже используем, например для разметки.
• Задачи чаще приходят как проблема, а не как готовое ТЗ. Постановку вы будете уточнять сами вместе с заказчиком.

Мы ждём, что вы:

• Имеете от трёх лет коммерческого опыта в ML;
• Глубоко знаете NLP и понимаете, как трансформеры и LLM устроены внутри;
• Cтроили системы на LLM: агентов с инструментами, RAG, многошаговые пайплайны. Подойдёт и рабочий опыт, и собственные проекты, если они доведены до конца;
• Ведёте задачу сами: разбираете размытую постановку, предлагаете подход, объясняете заказчику, почему выбрали именно его, и вовремя бросаете то, что не работает;
• Каждый день работаете с Claude Code, Codex, Cursor или похожими инструментами: умеете поставить задачу агенту и проверить, что он сделал.

Будет плюсом:

• Призы на олимпиадах или Kaggle, статьи, заметный open-source, свой проект с живыми пользователями;
• Мультиагентные системы в проде;
• Дообучение LLM (SFT, LoRA, DPO/GRPO) и инференс (vLLM и аналоги);
• Агенты поддержки или чат-боты с большим числом пользователей;
• Умение быстро собрать прототип с интерфейсом, чтобы показать результат заказчику.