AI-инженер (мультиагентные системы)
Ищем опытного инженера для развития мультиагентной AI-системы в продакшне: проектирование агентной архитектуры, RAG-пайплайнов и инфраструктуры качества. Требуется от 4 лет продакшн-разработки с LLM, уверенный Python и опыт эксплуатации агентных систем. Предлагают проект на 6 месяцев с оформлением по ГПХ.
Зарплата ниже рынка
На 24% ниже медианы Data/ML по 76 вакансиям за 90 дней.
Что предстоит делать
О проекте: Мультиагентная AI-система в продакшне, строит отчёты и работает с документами через RAG. Своя GPU-инфраструктура (vLLM), реальные пользователи, растущий каталог агентов. Ищем не «промпт-инженера», а человека, который умеет проектировать и эксплуатировать агентные системы — и отвечать за архитектурные решения.
- Проектируете и развиваете агентную архитектуру: оркестрацию, tool use, memory, обработку ошибок и деградаций LLM
- Строите инфраструктуру качества: eval-пайплайны, трейсинг вызовов агентов, регрессионное тестирование при смене моделей/промптов
- Развиваете RAG-пайплайн: гибридный поиск, re-ranking, устойчивость к edge cases retrieval
- Отвечаете за то, как система ведёт себя в проде — не только за то, что она делает в ноутбуке
- Самостоятельно принимаете архитектурные и продуктовые решения, без необходимости согласовывать каждый шаг
- Напрямую общаетесь с заказчиком: обсуждаете задачи, показываете результат, собираете обратную связь
Что ждём от вас
- От 4 лет продакшн-разработки, из них заметная часть — с LLM/агентными системами, которые реально эксплуатируются
- Практический опыт агентных пайплайнов: function calling, оркестрация нескольких шагов, structured outputs (Pydantic / Pydantic AI или аналоги)
- Опыт наблюдаемости и оценки качества LLM-систем: трейсинг (Langfuse или аналог), eval-фреймворки, офлайн-метрики
- RAG в проде: гибридный поиск, chunking, re-ranking — не «quickstart из документации»
- Уверенный Python продакшн-уровня: async, типизация, тестирование
- Понимание LLM serving, достаточное, чтобы разговаривать с инфраструктурой на одном языке (батчинг, KV-cache, квантование)
- Портфолио: продакшн-система, open-source, статьи — на что можно посмотреть
- Разработка с использованием AI как основной способ работы: уверенное владение агентами разработки (Pi, opencode или аналоги) для написания, ревью и рефакторинга кода
- Готовность работать быстро и использовать все доступные инструменты, чтобы ускорить итерацию — от AI-агентов до автоматизации рутины
- Будет Плюсом: LangGraph, самостоятельная эксплуатация inference-серверов (vLLM/TGI/SGLang), опыт с Airflow/DWH, NLP для русского и казахского языков.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийАналитик в команду Корпоративного университета
~2 549 434 – 3 611 698 ₸ оценка
Аналитик в Корпоративный университет банка: построение HR-отчетности, разработка дашбордов в Apache SuperSet, работа с DWH и SQL. Требуется опыт от 3 лет в HR-аналитике, знание Big Data и BI. Предлагается гибридный или удаленный формат.
Аналитик в команду динамического ценообразования
~2 549 434 – 3 611 698 ₸ оценка
Ищем сильного аналитика для развития инструментов динамического ценообразования в каршеринге CityDrive. Нужен опыт проведения сложных экспериментов, знание Python, SQL и Git, а также развитое экономическое мышление. Предлагают удалённую работу, официальное оформление, ДМС и другие бонусы.
Data Engineer
Ищем опытного Data Engineer для работы над платформой данных в компании Simulmedia (США). Вы будете строить и поддерживать пайплайны обработки больших данных, моделировать данные и разрабатывать сервисы на Python. Требуется глубокое знание Python, SQL, Spark/Databricks и Airflow, а также опыт работы с AWS. Работа удалённая из Украины, с графиком, пересекающимся с американскими командами.
Продуктовый владелец AI-платформы Alf
~2 549 434 – 3 611 698 ₸ оценка
Продуктовый владелец AI-платформы Alf в компании ZONE3000 (партнер Namecheap). Роль сочетает управление платформой и развитие AI-функциональности, требует опыта в продукт-менеджменте технических продуктов и работы с AI. Предлагают удаленную работу, гибкий график, обучение и конкурентную зарплату.
Старший инженер данных (Snowflake, DBT)
Вакансия для опытного инженера данных, который будет проектировать и строить высокопроизводительные конвейеры данных на Snowflake с использованием DBT. Требуется глубокое знание Snowflake, SQL и Airflow. Компания предлагает удаленную работу, 18 оплачиваемых отпускных дней, обучение и медицинскую страховку.
Ведущий аналитик больших данных
~2 549 434 – 3 611 698 ₸ оценка
Ищем ведущего аналитика больших данных для работы над социально значимыми проектами по защите детей в интернете. Требуется опыт от 4 лет, экспертное знание SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Greenplum) и Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn). Предлагаем удаленный или гибридный формат, официальное трудоустройство и возможности для профессионального роста.