Freedom AI Labs — это продукт на стыке AI и высоконагруженных веб-систем. Мы развиваем платформу с генеративным UI, real-time взаимодействием и сложной клиентской архитектурой, рассчитанную на масштабирование до миллионов пользователей.
Ищем руководителя инженерии. Вы возглавите команду разработки и QA (сейчас 12 инженеров) и будете работать под прямым руководством CTO. Что делать, решают продуктовые вертикали. Вы отвечаете за то, как инженеры это делают.
Нам важно, чтобы вы управляли системно и через измеримый результат: что не измеряется, то не контролируется.
Что нужно делать
- Руководить инженерами напрямую: 1:1, обратная связь, развитие, делегирование. Запустить грейды и performance review.
- Проектировать команды и перестраивать их «на лету», когда меняются рынок, бизнес или архитектура.
- Переводить цели компании в квартальные, месячные и недельные цели инженерии и отчитываться по ним цифрами.
- Выстроить SDLC от требований до прода: code review, CI/CD с quality gates, пирамида тестирования, релизы, инциденты, техдолг.
- Построить оценку качества AI-агентов, которой доверяют стейкхолдеры: golden set, evaluation harness с LLM-as-judge, автопрогоны, дашборды.
- Сделать сроки, capacity и риски прозрачными для продукта, банка и холдинга без ручных отчётов.
- Вместе с инженерами и CTO развивать архитектуру и надёжность платформы, перевести её с внешних LLM на open-source и on-prem.
- Представлять инженерию перед банком, ИБ и аудитом: договариваться о требованиях и сроках.
- Считать и снижать стоимость инженерии: токены, GPU, инструменты.
- Перевести разработку на AI-native: агенты пишут и проверяют код, люди отвечают за результат, а QA и разработчики становятся продуктовыми инженерами.
Что важно
Опыт
- 7+ лет в разработке, из них 3+ года руководства командами от 10 инженеров.
- Опыт перестройки команд под изменения бизнеса и архитектуры.
- Сильный бэкграунд в backend и распределённых системах: можете разобрать архитектуру и код на ревью. Наш стек (сокращённо): Go, Python, TypeScript, Kubernetes, Kafka, PostgreSQL.
- Опыт выстраивания SDLC и quality engineering (STLC) с нуля: пирамида тестирования, CI, мониторинг, инциденты.
- Понимание, как оценивать недетерминированные системы: evals, golden set, LLM-as-judge. Продакшн-опыт с LLM-агентами или RAG — сильный плюс.
- Опыт работы с требованиями ИБ и регулятора: банк, финтех, телеком. Опыт выстраивания SSDLC — плюс.
Как вы работаете
- Принимаете решения на данных и через короткие эксперименты.
- Бескомпромиссны к качеству: прямо скажете, что код не готов к продакшну, кто бы его ни написал.
- Пишете ясно и коротко. Трудные разговоры и кадровые решения не откладываете.
- Быстро учитесь: в AI-инженерии подходы устаревают за месяцы.
Мы предлагаем
- Продукт без готового рецепта: в мире пока нет стандарта ассистента, которому доверяют реальные задачи. Поэтому это настоящие инновации и вызовы, которые рождаются в мире прямо сейчас.
- Сильный инженерный фундамент: GitOps, строгие quality gates в CI, задокументированная архитектура.
- Корпоративное обучение, библиотеку, конференции.
- Freedom Шаңырақ, Speaker Day, Boosting Day.
- Современный офис в Алматы, гибрид: 4 дня в офисе, 1 удалённо.