AI Product Engineer
Organic Soft ищет AI Product Engineer для мобильного приложения в сфере Health & Fitness: нужно проектировать и внедрять LLM-функции — рекомендации, адаптацию тренировок, анализ прогресса и диалоговое взаимодействие. Ждут сильный бэкенд-бэкграунд от 5 лет, практический опыт LLM-продуктов, evals, мониторинга и продуктовых экспериментов, английский B1. Основной стек TypeScript/Node.js, но рассматривают и инженеров с Python; предлагают удалёнку, гибкий график, официальное оформление и зарплату в привязке к доллару.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 89 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет.
Что предстоит делать
Мы в Organic Soft создаем мобильные продукты в категории Health & Fitness, которые помогают миллионам пользователей формировать здоровые привычки и достигать своих целей. Сейчас мы работаем над новым приложением, в котором AI станет важной частью пользовательского опыта. Мы планируем внедрять AI-решения в различные сценарии продукта: персональные рекомендации, адаптацию тренировочных планов, анализ прогресса и взаимодействие с пользователем. Мы ищем AI Product Engineer, который будет отвечать за разработку и развитие AI-функциональности продукта: от поиска решений пользовательских проблем и проектирования архитектуры до реализации, запуска и дальнейшего улучшения на основе данных. Нам нужен инженер с сильной технической базой, практическим опытом разработки LLM-продуктов и продуктовым мышлением. Человек, который способен самостоятельно разобраться в проблеме, предложить решение, довести его до production и оценить, действительно ли оно принесло пользу пользователю.
- Разрабатывать и развивать AI-решения в продукте: выявлять пользовательские проблемы, формулировать гипотезы, определять критерии успеха и совместно с Product и Design выбирать приоритеты развития
- Проектировать и реализовывать AI-функциональность в различных сценариях продукта: персональные рекомендации, адаптация тренировочных планов, анализ прогресса, диалоговое взаимодействие и другие пользовательские сценарии
- Разрабатывать и развивать серверную AI-функциональность, обеспечивать ее надежность и интеграцию с данными и инструментами продукта
- Проектировать взаимодействие с LLM: управление контекстом и памятью, retrieval, структурированные ответы, вызовы инструментов и их оркестрация
- Развивать систему оценки качества AI-решений (evals): создавать проверочные сценарии и критерии оценки, проводить автоматизированные и экспертные проверки, выявлять регрессии
- Проводить продуктовые эксперименты, анализировать результаты и оценивать влияние изменений на пользовательское поведение и достижение целей
- Обеспечивать качество и стабильность работы AI-функций после запуска: отслеживать ошибки, задержки и стоимость, контролировать выпуск изменений и разбирать возникающие проблемы
- Совместно с методистами и другими экспертами переводить подтвержденные рекомендации и правила в проверяемую логику AI-функций
- Что мы ожидаем
- Сильный инженерный бэкграунд: от 5 лет коммерческого опыта Software/Backend-разработки, включая самостоятельное проектирование, создание и поддержку production-систем. Уверенное понимание архитектуры приложений, работы с API, очередями, асинхронными процессами, обработки ошибок и обеспечения надежности
- Практический опыт разработки LLM-продуктов или значимых AI-функций: личное участие в реализации и доведении решений до production, их последующее улучшение на основе данных. Важно уметь объяснить собственный вклад, принятые решения и полученные результаты
- Опыт прикладной LLM-инженерии: работа с контекстом и памятью, retrieval, структурированными ответами, вызовами инструментов и оркестрацией. Понимание возможностей и ограничений LLM, умение выбирать подходящий технический подход на основе измеримых результатов
- Опыт оценки качества AI-решений (evals): разработка проверочных наборов и критериев оценки, проведение автоматизированных и экспертных проверок, анализ результатов и регрессий
- Опыт мониторинга AI-систем: отслеживание качества ответов, ошибок, задержек, стоимости и стабильности работы после запуска
- Навыки анализа данных и понимание основ машинного обучения: уверенное владение SQL, работа с выборками, понимание статистической неопределённости и ограничений данных, знание принципов embeddings, ranking, персонализации и fine-tuning
- Опыт продуктовых экспериментов: формулирование гипотез и метрик успеха, понимание принципов A/B-тестирования, размера выборки, статистической неопределённости и анализа результатов
- Продуктовое мышление и самостоятельность: способность самостоятельно разбираться в проблемах, формулировать гипотезы, предлагать и реализовывать решения, оценивать их влияние на пользовательский опыт и поведение
- Английский язык: B1 - достаточный для самостоятельной работы с технической документацией и исследованиями
- Будет преимуществом
- Опыт разработки AI-ассистентов, коучей или других продуктов с длительным взаимодействием пользователя и AI.
- Опыт разработки B2C-продуктов, особенно в Health & Fitness или подписочных сервисах
- Опыт мобильной разработки, включая React Native
- Основной стек проекта – TypeScript / Node.js. При этом мы готовы рассматривать инженеров с опытом других технологий, включая Python, если вы готовы самостоятельно работать с нашим основным стеком.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Похожие вакансии
6 вакансийFractional CRO (эксперт по удержанию)
~2 029 725 ₸ оценка
Нужен практикующий эксперт по конверсии и удержанию для мобильного приложения в сфере digital health. Задача — разобраться, почему пользователи уходят после установки, выстроить метрики и дашборды, проверять гипотезы через A/B-тесты и вместе с командой внедрять улучшения. Формат — part-time, примерно 1–2 дня в неделю, удалённо, с прямым взаимодействием с продуктом и разработкой.
Инженер ML-платформы
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужно строить общую ML-платформу для крупной европейской fashion-ритейл компании: оценивать и внедрять переиспользуемые ML-возможности, от POC до раннего продакшена. Требуется 5+ лет опыта с production ML или крупными data-системами в облаке, Kubernetes, потоковой и batch-обработкой, оркестрацией ML-пайплайнов. Предлагают удалённую работу, оплачиваемый отпуск, компенсацию спорта и страховки, занятия английским.
Ведущий AI/ML инженер (AWS, Python)
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен основной hands-on инженер для объединения четырёх продуктов клиента в единый suite на AWS с AI-first подходом. Задачи — строить AI-фичи на Bedrock и AgentCore (агенты, RAG, промпты), писать бэкенд на Python и Node.js, фронтенд на React, держать инфраструктуру в Terraform и работать spec-driven с Claude Code. Требуют 5+ лет в разработке, продакшн-опыт с LLM-приложениями, уверенный AWS и Terraform, английский Upper-Intermediate и выше; работа удалённая, full-time, с часовым поясом CET.
Архитектор DWH
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Банк переводит корпоративное хранилище данных с Oracle на Arenadata GP и ищет архитектора DWH, который спроектирует модели данных на всех слоях по методологии Data Vault 2.0. Нужен опыт архитектуры хранилищ от 5 лет, практика с Greenplum, глубокое знание Data Vault и SQL в MPP, плюс экспертиза в банковских данных. Предлагают гибридный формат, офис в Москве, ДМС, обучение и оклад с квартальными премиями по KPI.
Senior/Middle+ Big Data Engineer
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Lamoda ищет Big Data инженера в департамент рекламы — строить ландшафт данных для собственной рекламной платформы: витрины в ClickHouse, метрики рекламных кампаний в NRT и batch, переход на Lakehouse. Нужны уверенный Python/Scala/Java, глубокий Spark и Flink, ClickHouse, Kafka и опыт near realtime аналитики. Работа в большой команде из 50+ разработчиков и аналитиков над продуктом с миллионами пользователей.
Бизнес/системный аналитик КХД (кредитный портфель)
~2 125 465 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен опытный бизнес/системный аналитик для проекта витрин данных кредитного портфеля в хранилище российского банка. Задача — самостоятельно прорабатывать атрибутный состав сущностей (договоры, задолженность, просрочка, резервы, ставки), находить источники в АБС и вести data discovery, уверенно владея SQL. Обязательна экспертиза в банковском кредитовании и опыт от 3 лет на проектах КХД. Работа временная, до 2 месяцев, удалённо или в офисах Москвы/Калининграда, оформление по ТД/ИП/ГПХ.