Middle Backend AI Engineer (AI Agents) /Python Developer (ИБ проект)

О нас

Freedom AI Lab — AI-направление экосистемы Freedom Holding, которое создаёт собственные AI-продукты и модели для миллионов пользователей и бизнеса.

Сейчас мы развиваем три ключевых продукта:

• AI Assistant — AI-помощник внутри Freedom SuperApp;

• AI Platform — платформа для создания AI-агентов без программирования;

• Freedom Speech (QazLM) — собственные казахские модели Speech-to-Text и Text-to-Speech.

Мы уже обрабатываем более 77 000 AI-сообщений в день, развиваем собственные STT/TTS-модели и строим AI-инфраструктуру, которая станет основой AI-экосистемы Freedom.

Ищем Backend-разработчика, который поможет превращать ML-модели в реальные продукты для бизнеса и пользователей.

• Разрабатывать backend-сервисы для AI-продуктов компании;

• Интегрировать собственные ML-модели (STT, TTS, NLP, Voice Cloning) через API;

• Проектировать и развивать REST и WebSocket сервисы, включая real-time аудиостриминг;

• Разрабатывать логику обработки аудио, транскрибаций и AI-запросов;

• Работать с PostgreSQL и RAG-системами;

• Участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и инфраструктурных решений;

• Развивать агентные AI-системы и сервисы Speech-to-Speech;

• Запускать новые продукты с нуля совместно с ML-инженерами и продуктовой командой.

Обязательно

• Коммерческий опыт backend-разработки от 4 лет;

• Хорошее знание Go или Python;

• Опыт разработки REST API;

• Опыт работы с PostgreSQL в production;

• Понимание архитектуры веб-приложений и распределённых систем;

• Опыт работы с Docker;

• Умение самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата.

Будет плюсом

• Go (если основной стек Python);

• FastAPI;

• WebSocket и real-time коммуникации;

• Интеграция AI/ML-сервисов через API;

• LangChain, LlamaIndex;

• RAG-системы;

• Работа с аудио (ffmpeg, PyDub);

• Очереди задач;

• AWS или GCP;

• Опыт работы в стартапах или быстрорастущих продуктовых командах;

• Использование AI-инструментов в разработке (Cursor, Claude, ChatGPT и др.).

Мы ждем разработчика, который:

• любит создавать новые продукты, а не только поддерживать существующие;

• способен самостоятельно разобраться в новой технологии и внедрить её;

• умеет работать в условиях высокой скорости изменений;

• думает о продукте и бизнес-результате, а не только о коде;

• комфортно взаимодействует с ML-инженерами и исследователями.

Скорее всего, нам не подойдёт кандидат, который предпочитает работу исключительно по готовым ТЗ, длительные согласования и строго распределённые зоны ответственности.

• Участие в одном из самых амбициозных AI-проектов Казахстана;

• Возможность работать над собственными AI-моделями и AI-продуктами, а не интегрировать сторонние сервисы;

• Влияние на архитектурные решения и технический стек;

• Работа рядом с сильной ML-командой;

• Менторская программа и поддержка при онбординге;

• Корпоративное обучение и библиотека;

• ChocoFest, Speaker Day, Boosting Day;

• Современный офис в Алматы;

• Полная занятость, график 5/2;

• Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально).

За ближайший год команда планирует масштабировать AI-продукты на сотни тысяч пользователей и десятки бизнесов внутри экосистемы Freedom. Здесь можно не просто писать сервисы, а строить инфраструктуру, на которой будут работать реальные AI-продукты национального масштаба.

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Senior GenAI Software Engineer в команду развития крупной платформы веб-продаж. Роль на стыке backend-разработки, Generative AI и продуктовой автоматизации.

Нужен именно software engineer с сильной базой разработки, который перешёл в GenAI, а не ML/Data Scientist и не разработчик, ограничивающийся интеграцией с API LLM. Основной фокус - создание AI-агентов, RAG-систем и промышленной обвязки вокруг LLM: от прототипа до работающего production-сервиса.

Python не является обязательным: рассматриваются backend, frontend и fullstack-разработчики с реальным опытом GenAI. Важнее сильная инженерная база и опыт разработки AI-решений.

Формат: РФ, приоритет Москва, офис понедельник и четверг.

Задачи:

• Разрабатывать end-to-end GenAI-сервисы и доводить их до промышленной эксплуатации.
• Создавать AI-агентов, RAG и интеллектуальные сервисы для автоматизации продуктовых и контентных процессов.
• Проектировать обвязку вокруг LLM: инструменты, ограничения, память, контекст, проверки и циклы обратной связи.
• Писать микросервисы, контейнеризировать их в Docker и интегрировать в существующую инфраструктуру.
• Самостоятельно работать с данными для GenAI-задач: подготовка данных, embeddings, vector storage и связанные процессы.
• Разворачивать сервисы в Kubernetes при поддержке DevOps-команды.
• Быстро создавать MVP/PoC, проверять гипотезы и масштабировать успешные решения.
• Участвовать в проектировании архитектуры GenAI-платформы и формировании инженерных стандартов.
• Выявлять процессы, которые можно автоматизировать с помощью AI, и превращать их в масштабируемые решения.

Мы ожидаем:

• Коммерческий опыт разработки от 3 лет.
• Практический опыт с LLM / Generative AI от 2 лет.
• Опыт создания AI-агентов, RAG-систем, работы с AI orchestration frameworks.
• Опыт разработки не только PoC, но и production-ready GenAI-решений.
• Сильная база software engineering: backend / frontend / fullstack.
• Знание Python, TypeScript или другого подходящего языка программирования.
• Опыт разработки микросервисов и интеграции сервисов через API.
• Docker, Kubernetes, понимание современных DevOps-практик.
• Умение самостоятельно принимать архитектурные решения.
• Способность быть центром GenAI-экспертизы внутри инженерной команды.
• Умение самостоятельно взаимодействовать с продактом и техническими командами.

• Будет плюсом опыт создания внутренних AI-платформ, автоматизации бизнес-процессов и работы с крупными цифровыми продуктами.

Мы предлагаем:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог;
• Необходимую технику для комфортной работы;
• Обучение, сертификацию, клуб английского языка;
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету;
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина;
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.

Весь серверный контур продукта на тебе: от алгоритмов персональных планов и оркестрации AI-тренера до платежей, инфраструктуры и релиза в сторы.

SG — мобильное приложение (iOS + Android): персональные тренировки, питание и AI-тренер. Ищем backend-разработчика, который

возьмёт серверную часть целиком и доведёт её до релиза v1 в App Store и Google Play примерно за 3–4 месяца.

О проекте

Подготовительный этап позади: есть проработанное ТЗ, формализованные алгоритмы персонализации и полностью отрисованный дизайн приложения. Это не чистое поле и по коду: backend-ядро уже работает, LLM-сервис для готов — мозг строить не нужно, только интегрировать. Твоя часть — превратить всё это в сервер, на который опирается настоящее мобильное приложение.

AI-агенты и вайб-кодинг у нас — часть ежедневного процесса, как git. Рутину пишет агент, инженер владеет архитектурой и отвечает закаждую строку. Мы не считаем токены — смотрим на качественный и надежный результат.

Обязанности:

• Построить аутентификацию под мобильное приложение: email-OTP, OAuth (Google/Apple), JWT + refresh-сессии.
• Спроектировать REST API основных модулей: дневник тренировок, дневник питания с поиском по большому каталогу продуктов, профиль с системой наград.
• Реализовать бизнес-логику, в которой есть над чем подумать: алгоритмы формирования и адаптации плана тренировок и питания (план меняют и действия пользователя, и AI), сценарии вроде переноса тренировок с пересчётом расписания, разграничение free/premium.
• Собрать чат с AI-тренером глубже, чем «вопрос-ответ»: структурированные ответы, карточки-превью тренировок, действия прямо из чата — пользователь пишет «добавь вес», и запись появляется в дневнике. Сам LLM готов — нужны оркестрация, контекст и API чата.
• Подключить подписки и платежи: валидация IAP-чеков Apple/Google, вебхуки.
• Настроить пуш-уведомления (FCM/APNs) и закрыть релизный контур: тесты, миграции, логи, окружения.

Ты — единственный backend-разработчик проекта и архитектор серверной части: свобода в решениях и ответственность за результат. При этом не прыжок без страховки: руководитель разработки регулярно ревьюит код, scope v1 зафиксирован, задачи декомпозированы — входишь не в туман, а в понятный план.

Стек

Node.js, TypeScript, Express, Prisma, PostgreSQL. Клиент — React Native + TypeScript, его пишет второй разработчик; AI-часть решена готовым LLM-сервисом.

Кого ищем

Человека, которому нравятся высокий темп и видимый результат: v1 собираем за 3–4 месяца, и каждая неделя заметно двигает продукт. Задачи часто приходят без готового решения — ждём, что ты будешь предлагать свои варианты и защищать их, а не ждать детальной постановки. Процессов минимум, многое настроишь под себя; если комфортнее в выстроенных регламентах большой компании — у нас будет непривычно.

И нам важно, как ты работаешь с людьми: спокойно даёшь и принимаешь обратную связь, слышишь команду и говоришь, если что-то идёт не так. Дружелюбное и уважительное отношение друг к другу — наша ценность, и высокий темп ей не противоречит.

Обязательно:

• Опыт вайб-кодинга — AI-инструменты разработки (Claude Code, Cursor или аналог) — уже твой ежедневный рабочий инструмент. Умеешь декомпозировать задачу для агента, валидировать и дорабатывать сгенерированный код — вайб-кодинг у нас ускоряет разработку, не снижая качества. Весь темп проекта построен на связке «инженер + AI»; на техническом интервью попросим показать, как ты работаешь с агентом на живой задаче. Если это для тебя давно норма — нам по пути.
• 3+ года коммерческой разработки на Node.js + TypeScript.
• Уверенный PostgreSQL и ORM (Prisma — плюс; TypeORM/Sequelize/Knex с готовностью пересесть — ок).
• Проектирование REST API: валидация, пагинация, коды ошибок, версионирование.
• Практический опыт с аутентификацией: JWT, refresh-токены, OTP или OAuth — хотя бы часть руками.
• Тесты пишешь, а не «планируешь начать».

Будет плюсом:

• Валидация IAP-чеков Apple/Google или другой опыт с платежами.
• FCM/APNs и системы уведомлений.
• Интеграции с LLM API: стриминг, контекст-менеджмент.
• Docker, CI/CD, настройка окружений — отдельного DevOps в команде нет, инфраструктуру поднимаем сами.

Не совпадает всё до пункта — всё равно откликнись

Как устроен найм

Короткий созвон → техническое интервью с живой сессией с AI-агентом → оффер; обычно 1–2 недели от отклика (возможно быстрее). Фидбэк получает каждый.

Как откликнуться

Напиши пару строк о себе и пришли ссылку на код (GitHub или пример проекта). Сопроводительное письмо не нужно.

Условия

• Занятость: фуллтайм, полный рабочий день.
• Формат: удалёнка; работаем по МСК, желательно часовой пояс не дальше МСК+3.
• Оформление: ИП / самозанятость / ГПХ.
• AI-подписки (Claude Code / Cursor): оплачиваем.
• Горизонт: v1 в сторах за 3–4 месяца; после релиза позиция сохраняется, продукт и зона ответственности растут дальше.