AI / LLM Engineer
Зарплата: от 1000000 KZT (до вычета налогов)
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.