We are looking for a hands-on Senior Application / AI Engineer to join a small team and help bring an AI-enabled application into production.
it talent sourcing · На сервисе с: 28.08.26 11:54
We are looking for a hands-on Senior Application / AI Engineer to join a small team and help bring an AI-enabled application into production.
Tech stack: React, Python/Flask, REST APIs, OpenAI/LLMs, AWS.
Key responsibilities:
— Develop frontend features with React
— Build backend services and APIs using Python/Flask
— Integrate OpenAI APIs, LLMs and AI agents
— Manage prompts and AI configurations
— Perform functional and regression testing
— Fix defects, support deployment and production readiness
— Troubleshoot application, API and AI-related issues
Requirements:
— Strong React and Python/Flask experience
— Experience with REST APIs, OpenAI APIs, LLMs and AI agents
— Experience taking applications from development to production
— Hands-on testing, debugging and deployment experience
— AWS and Databricks experience is a plus
— English C1
— EU-based candidates only
⚠️ Initial contract is confirmed until September 30, with potential extension for up to 12 months. Immediate availability is required, as the project has an aggressive production deadline.
Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.
В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды
Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;
Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;
Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;
RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;
Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;
Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);
Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;
Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;
Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;
Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;
Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.
Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;
Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;
Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;
Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;
Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;
Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;
Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;
Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;
Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;
Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;
Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;
Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;
Английский язык: (Upper-Intermediate+).
Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);
Льготные ипотечные условия кредитования;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;
ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Детский отдых и подарки за счет Компании;
Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.
В твои задачи будет входить:
От кандидата мы ожидаем:
Будет большим плюсом:
Мы предлагаем:
Halyk Банк – это мощная экосистема, где технологии сочетаются с ценностями.
Мы гордимся более чем 14 000 работниками, которые делают нас лучшим местом работы. Мы предоставляем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, лизинговом и т.д.
Мы стремимся стать ведущим цифровым банком, внедряя инновации и предоставляя возможности для роста и развития.
Мы ищем талантливых специалистов, готовых развиваться вместе с нами!
Обязанности:
Требования:
Условия:
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.