Ведущий AI-инженер / AI Tech Lead (Python, LLM, AI Agents)

О вакансии

Ищем прикладного AI-инженера для работы напрямую с основателем компании. Требуется минимум 3 года опыта в backend-разработке.

Критически важно - уверенное владение Python.

Основная задача

Выстроить AI-инфраструктуру внутри компании, интегрировать AI в операционные процессы, создать персональный AI-контур (RAG/ARC) на базе большого массива материалов и подготовить технический фундамент для будущего AI-продукта.

Предусмотрен потенциал роста роли.

Кого ищем

Есть завершенные проекты по внедрению AI в реальные бизнес-процессы, включая решения, доведённые до промышленной эксплуатации (production).

Практический опыт работы с RAG / NLP / LLM.

Опыт проектирования архитектуры AI-решений, самостоятельного выбора технологий и принятия технических решений.

Предпочтителен разносторонний опыт разработки, интеграции и внедрения решений, способность работать с различными классами задач и технологиями.

Способность самостоятельно доводить задачи до рабочего результата.

Не исследователь-экспериментатор, а инженер, ориентированный на запуск и стабильную работу решений.

Понимание рисков, ограничений и уязвимостей AI, включая AI-агентов.

Понимание принципов надёжности, тестирования, мониторинга и масштабирования AI-систем.

Готовность работать напрямую с основателем, четкая и внятная коммуникация.

Готовность брать ответственность за техническое развитие AI-направления и в перспективе - за формирование инженерной команды.

Задачи

Автоматизация процессов с помощью AI: создание агентов и внутренних инструментов, использование AI-assisted development (Codex и аналоги) для быстрого прототипирования и разработки внутренних решений (обработка откликов, автоматизация отдельных участков работы и т. д.).

Разработка персонального AI-контура (RAG/ARC) на базе большого массива контента и построение автоматического ingestion pipeline для регулярного добавления нового контента, включая организацию поиска, индексации, обновления данных и оценку качества извлечения информации.

Интеграция AI-агентов, включая OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK и другие современные агентные решения; подключение внешних инструментов через API, function/tool calling и MCP.

Построение AI-инфраструктуры внутри компании (LLM, embeddings, vector databases, оркестрация), выбор архитектурных решений, технологий и способов развёртывания.

Подготовка, очистка и структурирование данных.

Разработка архитектурных решений с приоритетом безопасности (safety-first подход), включая управление доступами, защиту конфиденциальных данных, минимизацию рисков prompt injection и контроль действий AI-агентов.

Организация тестирования и оценки качества AI-систем (evals), мониторинга, трассировки (tracing), контроля стабильности, производительности и затрат на использование LLM.

Формирование технической дорожной карты AI-направления, оценка и приоритизация инициатив совместно с основателем компании.

В перспективе - подготовка к масштабированию AI-направления, участие в техническом найме и формировании инженерной команды.

Обязательные навыки

Уверенное владение Python.

Опыт обработки, подготовки и структурирования данных с использованием Python (Pandas или аналогичные инструменты).

Backend-опыт от 3 лет.

Опыт работы с API и интеграциями.

Опыт построения RAG-систем.

Понимание embeddings и vector databases.

Опыт работы с LLM (OpenAI, Claude или open-source модели).

Практический опыт разработки автоматизаций и интеграций (Python, API, n8n, Make или аналоги).

Опыт работы с AI-агентами и их оркестрацией.

Обязательный успешный опыт внедрения AI-агентов.

Опыт использования AI-assisted coding (Codex или аналоги).

Понимание принципов function/tool calling, интеграции LLM с внешними инструментами и сервисами.

Понимание принципов оценки качества AI-решений (evals), мониторинга и обеспечения стабильной работы LLM-систем.

Практический опыт самостоятельного проектирования технических решений и доведения их до работающего результата.

Желательно

Опыт построения ingestion pipeline.

Опыт работы с self-hosted и hosted LLM.

Техническое или математическое образование.

Умение работать с Excel и большими массивами данных.

Опыт работы с MCP и современными агентными фреймворками (OpenClaw, LangGraph, OpenAI Agents SDK или аналоги).

Понимание современных подходов к RAG: hybrid search, reranking, chunking, управление метаданными и оценка качества поиска.

Опыт использования инструментов observability и tracing для AI-систем.

Опыт построения масштабируемой AI-инфраструктуры и организации LLMOps-процессов.

Опыт технического лидерства, наставничества, архитектурного руководства проектами или формирования инженерных команд.

Личностный профиль

Внимательность к деталям.

Комфорт в условиях неопределенности.

Умение быстро прототипировать.

Самостоятельность.

Четкая и структурированная коммуникация.

Ориентация на долгосрочное сотрудничество (год и более).

Системное инженерное мышление и способность видеть взаимосвязь технических решений с задачами бизнеса.

Готовность брать ответственность за архитектуру, технические решения и конечный результат внедрений.

Умение самостоятельно определять приоритеты, аргументировать выбор технологий и предлагать оптимальные решения.

Потенциал развития в технического руководителя AI-направления.

Условия

Формат работы: удалённо или гибрид с возможностью работать из Дубая.

Занятость от 0,5 ставки до полного рабочего дня.

Оплата от 200 000 рублей на руки + весомый KPI за каждый успешно реализованный проект.

Работа напрямую с основателем компании, возможность влиять на выбор технологий, архитектуру и стратегию развития AI-направления.