AI / LLM Engineer

AI / LLM Engineer

Nakama Group — рекрутинговое агентство. Сейчас мы ведём поиск AI / LLM Engineer для нашего партнёра — Navio.

Если вы умеете не просто подключать ChatGPT API, а строить полноценные AI-системы, которые работают в production, — будем рады познакомиться.

О вакансии

Мы ищем инженера, который будет заниматься разработкой и развитием:

• AI-ассистентов;
• AI-агентов;
• RAG-систем;
• backend-сервисов;
• интеграций с LLM;
• AI-автоматизации бизнес-процессов.

Главный фокус — production-ready решения: стабильность, качество ответов, скорость, безопасность и контроль стоимости.

Чем предстоит заниматься

AI / LLM

• Разрабатывать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов.
• Создавать многоэтапные AI-workflow.
• Интегрировать OpenAI, Anthropic и другие LLM API.
• Работать с контекстом, memory, state и tool calling.
• Разрабатывать AI-решения для Telegram, WhatsApp и Web.
• Автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI.

RAG и данные

• Разрабатывать и улучшать RAG-системы.
• Работать с embeddings, semantic search, hybrid search и reranking.
• Настраивать обработку, chunking и индексацию документов.
• Работать с векторными, SQL- и NoSQL-базами данных.
• Реализовывать цитирование и проверку источников ответов.

Backend

• Разрабатывать backend на Python / FastAPI.
• Создавать REST API.
• Работать с Pydantic и асинхронным Python.
• Интегрировать внешние API и базы данных.
• Реализовывать retry, timeout, error handling и logging.
• Контейнеризировать сервисы через Docker.

Качество AI-систем

• Оптимизировать промпты и системные инструкции.
• Создавать тестовые сценарии и evals.
• Выявлять галлюцинации и проблемы с контекстом.
• Проводить регрессионное тестирование AI-функциональности.
• Сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости.
• Контролировать token usage, latency, ошибки и расходы на LLM.
• Анализировать реальные диалоги пользователей и улучшать систему.

Что мы ожидаем

• От 2 лет коммерческого опыта в AI Engineering, Backend, ML Engineering или смежной технической роли.
• Уверенный Python.
• Практический опыт с FastAPI.
• Опыт работы с REST API, Pydantic и асинхронным Python.
• Опыт с Docker и Git.
• Практический опыт интеграции OpenAI, Anthropic или других LLM API.
• Опыт работы с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами.
• Понимание RAG, embeddings и semantic search.
• Опыт разработки AI-ассистентов, чат-ботов или AI-агентов.
• Опыт работы с SQL и/или NoSQL.
• Понимание ограничений LLM: галлюцинации, context window, latency и стоимость.
• Умение писать структурированный и поддерживаемый код.
• Способность самостоятельно разобраться в задаче и предложить техническое решение.

Будет большим плюсом

• Qdrant, Pinecone, pgvector, Weaviate, Milvus или другие vector DB.
• Production-ready RAG.
• AI Agents и tool calling.
• Structured Outputs, JSON Schema и Function Calling.
• LLM evaluation / automated evals.
• LangSmith, Langfuse, Arize Phoenix или аналогичные инструменты.
• PostgreSQL, Redis, Elasticsearch / OpenSearch.
• CI/CD.
• AWS, GCP, Azure.
• OCR и обработка документов.
• Опыт разработки multi-tenant SaaS.
• Понимание информационной безопасности и защиты данных.

AI-инструменты в разработке

Мы активно используем современные AI-инструменты разработки:

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex и аналоги.

Важно не просто использовать AI для написания кода, а уметь проверять результат, находить ошибки, оценивать безопасность и самостоятельно отвечать за качество production-кода.

Что ожидаем от вас в первые 3 месяца

• Разобраться в существующей AI и backend-архитектуре.
• Самостоятельно развивать LLM-функциональность.
• Реализовать минимум одну значимую AI-функцию от идеи до production.
• Улучшить качество, стабильность, скорость или стоимость существующих AI-сценариев.
• Настроить базовое тестирование и оценку качества AI-ответов.
• Улучшить логирование и мониторинг ключевых AI-сценариев.

Кого мы ищем

Нам нужен инженер-практик, а не человек, который умеет только собирать демо на основе ChatGPT.

Вы должны понимать:

Почему модель ошиблась?
Как проверить качество RAG?
Как не сломать систему после изменения промпта?
Как снизить стоимость и latency?
Как ограничить действия AI-агента?
Как сделать AI-систему стабильной и пригодной для production?

Если вы уже решали такие задачи на практике — отправляйте отклик.

Условия

• Компания: Navio
• Позиция: AI / LLM Engineer
• Формат: удалённо / гибрид
• Занятость: полная / частичная
• Остальные условия обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом.

Отклик

Откликайтесь на вакансию — команда Nakama Group свяжется с кандидатами, чей опыт соответствует требованиям, и расскажет подробнее о позиции и дальнейших этапах отбора.