Go-разработчик ML-помощников

Что предстоит делать

Привет! Мы — команда разработки ML-помощников и ассистентов. Создаём и развиваем интеллектуальных ассистентов, которые встраиваются прямо в рабочие процессы компании. Наши боты работают в корпоративном мессенджере, автоматизируют HR-процессы, суммаризируют многотысячные треды и звонки — экономят часы времени каждому сотруднику. Мы делаем полезные прикладные проекты, которые решают реальные задачи бизнеса. Наша цель — сделать ML-помощников незаметными, но незаменимыми. Мы хотим, чтобы каждый сотрудник взаимодействовал с десятками ассистентов ежедневно, не задумываясь, что за этим стоит сложная инженерия: оркестрация LLM, потоковая обработка данных, интеграция с корпоративными системами и надёжное рантайм-окружение на Go. Ищем инженера, который готов вместе с нами проектировать и разрабатывать прикладные AI-решения и поддерживать высокий уровень инженерной культуры. Наш стек • Go • PostgreSQL • Kafka • Kubernetes • Docker • LLM • Prometheus • Grafana • OpenTelemetry Вы будете • Проектировать и разрабатывать ML-помощников и ассистентов на Go — от архитектуры до продакшн-релизов. • Строить надёжную оркестрацию: управление диалоговыми состояниями, очередями задач, асинхронными вызовами LLM. • Интегрировать ассистентов с корпоративным контекстом: корпоративный мессенджер, Jira, Confluence, внутренние базы знаний. • Работать с промптами: оптимизировать, тестировать, внедрять RAG-пайплайны для точных ответов по документации компании. • Обеспечивать отказоустойчивость ассистентов — обработка ошибок, retry-логика, circuit breaker, graceful degradation при недоступности LLM. • Разрабатывать пайплайны суммаризации: стриминг аудио из звонков → ASR → chunking → LLM → генерация саммари в реальном времени. Примеры задач • Разработать HR-ассистента в корпоративном мессенджере. • Разработать AI-ассистент для юридического отдела. • Реализовать пайплайн суммаризации звонков. Нам важно • Опыт коммерческой разработки на Go от 3 лет.. • Понимание архитектуры LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, контекстные окна, токенизация. • Опыт работы с Kafka. • Уверенное владение K8s, Docker — вы умеете упаковывать ассистента в образ и деплоить в кубер. • Понимание принципов Observability: логи, метрики, трейсинг (OpenTelemetry) для отладки AI-пайплайнов. • Навык написания тестов (unit, integration, e2e) для ассистентов — промпты и сценарии тоже нужно тестировать. Будет плюсом • Опыт работы с embedding-моделями и ранжированием для RAG-пайплайнов. • Умение читать и дебажить чужой код на Go, проводить ревью. • Опыт разработки плагинов/интеграций для корпоративных мессенджеров.