Наша команда ищет инженера, которому было бы интересно делать AI-продукты для регулируемой, security-sensitive среды (GenAI + предиктивная аналитика).
Важно - работа предусматривает длительные оплачиваемые командировки в ОАЭ.
О проекте
Наша команда помогает создавать ИИ-ассистента, который понимает контекст работы пользователя, для веб-платформы в области гидрологии и геопространственной аналитики. Ассистент будет помогать пользователям в сценариях, завязанных на карты, проверять входные датасеты и сопровождать процессы калибровки моделей через структурированное взаимодействие с LLM.
Эта роль находится на стыке backend-разработки, frontend-интеграции и прикладного AI. Вам предстоит тесно работать с командами продукта, фронтенда и бэкенда, чтобы проектировать надежные LLM-функции, которые вписываются в реальные пользовательские сценарии и безопасно работают в продакшене.
Обязанности
- Проектировать и реализовывать MCP tools или аналогичные интерфейсы вызова инструментов, которые делают backend-эндпоинты FastAPI доступными для вызова со стороны LLM.
- Строить мост контекста между фронтендом и ассистентом: передавать в LLM текущее состояние приложения, включая выбранный регион, уровень зума, активные слои карты, фильтры и контекст текущего workflow.
- Разрабатывать AI-assisted сценарии для калибровки моделей, включая валидацию загружаемых CSV, интерпретацию метаданных и предложения по диапазонам параметров.
- Обеспечивать строго структурированные JSON-ответы для предсказуемого рендеринга на фронтенде: карточки подтверждения, сводки, сообщения валидации и ответы на действия пользователя.
- Реализовывать взаимодействие с ассистентом в реальном времени через WebSocket и/или SSE для отзывчивого UX.
- Сотрудничать с frontend-инженерами, чтобы связывать структурированные ответы LLM с поведением интерфейса и изменениями состояния приложения.
- Сотрудничать с backend-инженерами при проектировании надежных API-контрактов и безопасных паттернов выполнения инструментов.
- Обрабатывать валидацию входных данных, проверку схем, fallback-логику и сложные пограничные случаи в пользовательских данных.
- Участвовать в тестировании, observability и подготовке AI-сценариев к продакшен-эксплуатации.
Требования
- Сильные навыки Python-разработки в production-среде.
- Практический опыт с FastAPI, Pydantic, asyncio и проектированием REST API.
- Опыт работы с OpenAI API, Anthropic API, function calling, tool calling или архитектурами в стиле MCP.
- Опыт проектирования и поддержки схем инструментов, JSON Schema и контрактов структурированного вывода.
- Хорошее понимание того, как валидировать и жестко контролировать JSON-ответы для использования на фронтенде.
- Практический опыт работы с React и TypeScript.
- Опыт с паттернами управления состоянием на фронтенде, например Zustand, Redux Toolkit или аналогами.
- Опыт реализации или интеграции WebSocket и/или Server-Sent Events (SSE).
- Опыт обработки файловых и табличных данных, например CSV, включая валидацию и обработку на основе метаданных.
- Опыт с Pandas или аналогичными инструментами для парсинга и валидации данных.
- Знакомство с GeoJSON и поведением продуктов, завязанных на карты.
- Понимание геопространственного UI-контекста: выбранный регион, bounding boxes, слои, взаимодействия с картой и состояние viewport.
- Умение безопасно и надежно работать со сложными пользовательскими вводами, неоднозначными запросами и edge cases.
- Сильные навыки коммуникации и взаимодействия в команде на английском языке, не ниже B2.
Будет плюсом
- Опыт с Mapbox, MapLibre, Leaflet или похожими картографическими библиотеками.
- Знакомство с геоаналитическими платформами или научными/data-heavy продуктами.
- Понимание гидрологии, экологического моделирования или смежных научных областей.
- Опыт с Pytest, интеграционными тестами и contract testing.
- Опыт с Docker, CI/CD и инженерными практиками, ориентированными на продакшен.
- Знание логирования, мониторинга, трассировки и отладки AI-assisted систем.
- Понимание паттернов оркестрации prompt/tool, слоев валидации и безопасного исполнения в LLM-продуктах.