AI Engineer

Локация: Сербия, Черногория, Армения, Грузия
Условия: Full time, remote.
Контракт: B2B контракт.
Вилка оплаты определяется по итогам технического интервью, это единственный практический способ для нас собрать вместе специалистов хорошего уровня, способных к коммуникации и командной работе, а для самого разработчика - возможность заявить сильными скилами на уровень достойной компенсации. Мы готовы рассмотреть ваши зарплатные ожидания подкрепленные опытом и общаться.

Вас ждут:

• Участие в разработке AI-сервисов нового поколения (GenAI, многоагентные пайплайны, RAG).
• Работа с современным стеком: Python 3.10+, FastAPI, LangChain/LangGraph, Qdrant, AWS.
• Возможность влиять на архитектуру и подходы к построению AI-систем.
• Возможность влиять на продукт и технические решения.
• Небюрократичная среда, быстрые релизы и ориентация на результат.
• Гибкий график работы в вашей тайм зоне.
   

Что мы ожидаем:

Обязательные командные навыки

• Умение вести задачу от постановки до продакшн-деплоя без «перекидывания» работы.
• Опыт построения MVP-решений и их итеративного улучшения.
• Культура тестирования — метрики на каждом этапе пайплайна (retrieval, ranking, reasoning).
• Понимание компромиссов между сложностью архитектуры и её поддерживаемостью.

Обязательные технические навыки

Языки и фреймворки

• Python 3.10+ — уверенное владение, включая асинхронное программирование, typing, модульную архитектуру.
• FastAPI — разработка REST API для интеграции GenAI решений.
• Celery — асинхронная обработка задач.

LLM и пайплайны

• LangChain / LangGraph — проектирование многошаговых агентных пайплайнов.
• Prompt engineering — формулировка промптов, шаблонизация, оптимизация.
• Structured Output — JSON Schema, Pydantic models.
• Интеграция с LLM API (OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, xAI).
• Построение RAG-систем: подготовка данных, embeddings, hybrid search (BM25 + vector), reranking, HyDE.

Векторные базы и поиск

• Опыт работы с Qdrant, Turbopuffer или ChromaDB.
• Метаданные, фильтрация, оптимизация поиска.

Обработка данных

• Парсинг и обработка PDF, Markdown, изображений (pypdf, PIL, unstructured).
• Smart chunking: contextual/meta, sliding window, header-based.

Инфраструктура и деплой

• AWS (S3, ECS/Lambda, API Gateway).
• Redis, Postgres.
• Базовые CI/CD пайплайны для деплоя AI-сервисов.

UI и визуальные инструменты

• Опыт работы с Langflow, FlowiseAI, n8n для визуальной сборки и оркестрации AI-пайплайнов.

Желательные навыки

• Опыт интеграции с корпоративными системами через MCP или JSON-RPC.
• Разработка fallback-стратегий для агентных систем.
   

Что предстоит делать:

• Разрабатывать и поддерживать микросервисы на Python/FastAPI для интеграции GenAI решений.
• Проектировать и внедрять LLM-пайплайны (LangChain / LangGraph).
• Создавать RAG-системы с использованием векторных баз (Qdrant, Turbopuffer, ChromaDB).
• Настраивать асинхронную обработку задач (Celery, Redis).
• Интегрировать внешние LLM API (OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, xAI).
• Готовить пайплайны для обработки данных (PDF, Markdown, изображения).
• Разворачивать и поддерживать сервисы в AWS (S3, ECS/Lambda, API Gateway).
• Участвовать в разработке визуальных пайплайнов (Langflow, FlowiseAI, n8n).
  
  Мы создаём программное обеспечение, которое приносит реальную пользу для бизнеса, через инновационное руководство продуктами, инженерию высокого класса и экспертизу в области искусственного интеллекта.

Будем рады видеть вас в нашей команде!