Старший AI инженер

Что предстоит делать

<p>Мы нанимаем Senior AI Engineer — сеньорных, продуктоориентированных разработчиков, которым ставят цель, а не бэклог, и которые ведут проект от первого обсуждения до готового продукта. Вы будете помогать создавать интеллектуальные продукты и внедрять современный AI в работу — делая задачи быстрее и качественнее, чем было возможно ранее.</p> <p>Чем вы будете заниматься:</p><ul><li>Разработка и внедрение AI (основной фокус)<br><ul><li>Проектировать и реализовывать приложения на основе LLM и RAG-пайплайны</li><li>Разрабатывать масштабируемые бэкенд-сервисы с использованием Python и FastAPI</li><li>Интегрировать векторные базы данных (например, Milvus), реляционные и нереляционные базы данных (PostgreSQL, CosmosDB)</li><li>Строить и оптимизировать генеративные AI-пайплайны от экспериментов до продакшена. Превращать прототипы в стабильные, поддерживаемые продакшен-системы</li></ul></li></ul><p>Облачные технологии и инфраструктура</p><ul><li><br><ul><li>Работать с облачными средами на базе Azure (или аналогичными облачными платформами)</li><li>Разворачивать и управлять контейнеризированными нагрузками с помощью Docker, argo-workflows, Kubernetes и Rancher</li><li>Обеспечивать масштабируемость, производительность и надежность AI-сервисов</li></ul></li></ul><p>Вклад в архитектуру</p><ul><li><br><ul><li>Участвовать в обсуждениях архитектурных решений и проектировании систем</li><li>Предлагать улучшения AI-воркфлоу, инфраструктуры и производительности моделей</li><li>Поддерживать высокие стандарты качества кода, тестирования и документации</li><li>Четко описывать технические компромиссы в кросс-функциональных командах</li></ul></li></ul><p><br><br>Необходимые навыки:</p><ul><li>Практический опыт создания приложений с использованием LLM API (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic и т.д.)</li><li>Опыт реализации RAG-пайплайнов с оптимизацией эмбеддингов и поиска</li><li>Практические знания промпт-инжиниринга, вызова инструментов/функций и структурированных выводов</li><li>Опыт создания агентных или многошаговых LLM-воркфлоу (LangChain, LlamaIndex или аналогичные)</li><li>Понимание оценки производительности LLM, защитных механизмов и методов снижения галлюцинаций</li><li>Опыт работы с инструментами наблюдаемости и мониторинга LLM</li><li>Опыт работы с векторными базами данных (Milvus, Azure AI Search или аналогичные)</li><li>Опыт бэкенд-разработки (FastAPI или аналогичные асинхронные фреймворки)</li><li>Понимание проектирования и интеграции API</li><li>Опыт работы с Docker и Kubernetes</li><li>Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям</li><li>Уровень английского Upper-Intermediate или выше</li></ul><p><br><br>Будет плюсом:</p><ul><li>Опыт работы с мультимодальными AI-системами</li><li>Опыт работы с Model Context Protocol (MCP) или аналогичными стандартами интеграции LLM с инструментами</li><li>Знакомство с интеграциями экосистемы Microsoft (например, MS Graph, инструменты Copilot)</li><li>Опыт работы с CI/CD-пайплайнами и DevOps-практиками</li><li>Опыт работы в среде гибкой разработки (Agile)</li></ul><p><br><br>Что мы предлагаем:</p><ul><li>Формировать и масштабировать высоконагруженную корпоративную AI-инфраструктуру.</li><li>Напрямую влиять на дорожную карту интеллектуальных решений, создаваемых для крупных отраслей.</li><li>Работать на стыке экспертиз в команде, которая поддерживает смелые идеи и технологический подход.</li><li>Погрузиться в культуру технического совершенства, где каждый сложный вызов служит ступенькой для роста.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/otakoyi/vacancies/363584/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>