Старший Python разработчик (LLM/GenAI)

Что предстоит делать

<p><strong>О проекте</strong> <br>Мы работаем с американским (Нью-Йорк) proptech/govtech стартапом, который создает систему учета для соблюдения требований доступного жилья в Нью-Йорке — платформу, которая проводит жилищный проект от одобрения через лотерею до ежегодного соблюдения всех норм. Их конвейер AI-ревью уже работает в продакшене и обрабатывает реальные заявки для реальных зданий. Много неструктурированных документов из реального мира, детерминированная регуляторная логика и AI-слой, который выполняет основной объем работы, пока эксперты обрабатывают исключения.</p><p>Это долгосрочное, стабильное сотрудничество с небольшой командой, где ценятся высокая ответственность и совместная работа.</p><p><strong>Формат сотрудничества</strong></p><ul><li>Контракт GIG или B2B</li><li>Полная занятость, долгосрочно</li><li>Удаленно, фокус на рынок США</li></ul><p><strong>Чем вы будете заниматься</strong></p><ul><li>Вести фичи от начала до конца: спецификация, модель данных, миграции, бэкенд-сервисы, пайплайны и UI</li><li>Создавать документ-интеллект на базе LLM (извлечение, классификация, обнаружение пробелов) для работы с неструктурированными реальными документами — сканами, таблицами, рукописным текстом</li><li>Проектировать и запускать eval-циклы, которые делают AI готовым к продакшену: golden-датасеты на основе экспертной обратной связи, регрессионные проверки в CI</li><li>Проводить границу между AI и детерминированным кодом — LLM классифицируют/извлекают/предлагают; все, что подается регулятору, проходит через чистую, покрытую юнит-тестами политическую логику</li><li>Разрабатывать Python-сервисы (FastAPI, Postgres, событийно-ориентированная архитектура) и фронтенд на React/TypeScript</li></ul><p><strong>Требования</strong></p><ul><li>5+ лет создания и эксплуатации продакшен-софта (старший продукт-инженер)</li><li>Уверенный Python (FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Postgres)</li><li>Реальный практический опыт с LLM/GenAI: промпт-пайплайны со структурированным выводом, эвалы, OCR/обработка документов, агенты — фичи, которые пережили реальных пользователей</li><li>Фронтенд на React + TypeScript</li><li>AI-native рабочий процесс: вы используете AI/кодинг-агентов для написания большей части кода и умеете проверять их результат</li><li>Комфортно работаете с неопределенностью и сами формулируете размытые задачи</li><li>Строгий инженерный подход: TDD, аудит-трейлы, верификация</li><li>Английский B2+ (комфортное общение с командой)</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт в proptech, fintech, govtech или legaltech (регулируемые домены с большим объемом документов)</li><li>Событийно-ориентированная архитектура (outbox-паттерн, стримы, идемпотентные консьюмеры)</li><li>Опыт миграции бизнеса с легаси-системы без остановки работы (например, Salesforce)</li><li>Создание eval-инфраструктуры или систем ревью с участием человека (human-in-the-loop)</li></ul><p><strong>Процесс собеседований</strong></p><ol><li>Скрининг с нанимающим менеджером (бэкграунд, ответственность, как вы работаете с AI)</li><li>Кодинг-скрининг — реалистичная задача из домена (берите свои AI-инструменты)</li><li>AI-системный дизайн — слабо формализованная реальная проблема</li><li>Разговор с CEO</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/mgny-consulting/vacancies/368429/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>