Технический партнёр в AI-направление / Hands-on AI Backend & LLM Engineer

Что предстоит делать

Навыки: Python, REST, PostgreSQL, TTS, LLM, Agentic systems . Квалификация: Senior. Специализации: Бэкенд разработчик. **Технический партнёр в AI-направление / Hands-on AI Backend & LLM Engineer** Мы развиваем IT-решения для бизнеса в сфере AI-консалтинга, автоматизации, AI-рекрутинга и агентных систем. Сейчас ищем технического партнёра на долгосрочную перспективу — человека, который умеет **не только обсуждать AI-стратегию, но и сам быстро собирать рабочие MVP.** **Формат — партнёрство с долей в проекте. Условия обсуждаются индивидуально: по уровню вклада, зоне ответственности, времени включения и результату.** **Кого ищем** Нужен hands-on технический партнёр уровня Senior / Lead / Tech Founder / CTO, который умеет самостоятельно проектировать и собирать AI-продукты на базе LLM, RAG, agents, backend API и интеграций. Нам важен человек, который может взять бизнес-задачу, разложить её на архитектуру, быстро собрать прототип, проверить ценность и довести решение до первых клиентов. **Основные задачи** - Проектировать и запускать AI-продукты и MVP. - Строить решения на базе LLM, RAG, AI agents, tool calling и workflow automation. - Разрабатывать backend/API-часть AI-продуктов. - Подключать внешние сервисы, CRM, Telegram Bot API, webhooks, базы знаний, документы и внутренние системы клиентов. - Оценивать технические риски, сроки, стоимость и ограничения AI-решений. - Помогать превращать бизнес-гипотезы в работающие продукты. - Участвовать в развитии AI-консалтинга, AI-рекрутинга и агентных решений для бизнеса. **Обязательный опыт** - Python backend: FastAPI / Django / Flask / Litestar или аналогичный стек. - Опыт разработки LLM-приложений. - Практический опыт с RAG, vector DB, embeddings, retrieval, reranking. - Опыт с AI agents, tool calling, workflows или multi-agent systems. - Умение самостоятельно собрать MVP без большой команды. - Понимание API, интеграций, баз данных и production-подхода. - Продуктовое мышление: понимание, зачем пользователю AI-решение и какую бизнес-ценность оно даёт. **Будет сильным плюсом** - Pydantic AI / LangChain / LlamaIndex / LangGraph / Google ADK / MCP. - OpenAI / Anthropic / Gemini / open-source LLM. - Weaviate / Qdrant / pgvector / Pinecone / Neo4j. - Evals, observability, логирование, контроль качества AI-ответов. - Voice AI, STT/TTS, real-time коммуникации. - n8n, Telegram Bot API, CRM, webhooks. - Опыт запуска собственных продуктов, стартапов или внутренних AI-систем. - Опыт в LegalTech, HRTech, recruiting automation, knowledge base automation. **Кого не ищем** Pure ML research без опыта продуктовой разработки. AI strategy / AI consulting без hands-on кода. Enterprise CIO/CTO, который только управляет командами. Project manager без самостоятельного backend/AI engineering опыта. Специалиста, который готов только консультировать, но не готов собирать прототипы руками. **Формат работы** - Remote. - Долгосрочное партнёрство. - Участие в проектах через долю. - Регулярная синхронизация по продуктам, гипотезам и клиентам. - Без фиксированной зарплатной вилки: обсуждаем индивидуальную партнёрскую модель. **Что важно по стилю работы** Нам нужен человек, который умеет работать** в условиях неопределённости: **быстро формулировать гипотезу, предлагать архитектуру, собирать MVP, проверять качество, считать стоимость и улучшать решение по обратной связи. **Идеальный профиль — инженер-предприниматель: сильный backend/AI engineer с продуктовым мышлением и интересом к долгосрочному участию в развитии AI-направления.** **Как откликнуться** Напишите коротко: Какие AI/LLM/RAG/agentic-продукты вы запускали. Что именно делали руками: backend, agents, RAG, integrations, evals, deployment. Какой стек используете. Какой MVP можете собрать самостоятельно за 2–4 недели. Сколько времени в неделю готовы выделять. Почему вам интересен формат партнёрства через долю. В какой стране сейчас находитесь и какой формат сотрудничества для вас юридически удобен.