Applied AI Engineer

Мы — международная компания, сфокусированная на разработке и продвижении собственных mobile-first продуктов и AI-driven решений. У нас есть все преимущества небольшой IT-компании: быстрые коммуникации, минимум бюрократии, высокий уровень свободы и возможность напрямую влиять на то, как развиваются продукты и технологии внутри компании. Сейчас мы активно развиваем внутреннюю AI-инфраструктуру и agent ecosystem, которая используется сразу в нескольких компаниях и постепенно становится общей технологической платформой для автоматизации внутренних процессов, knowledge management и AI-assisted workflow. Ищем Applied AI Engineer (Middle+), который будет работать в связке с Lead AI Engineer и помогать развивать, тестировать и улучшать эту систему. Это практическая инженерная роль с большим количеством экспериментов и реальных задач: нужно будет не просто строить сложные AI-системы, а постоянно проверять, насколько хорошо они работают на конкретных бизнес-сценариях, находить слабые места и доводить решения до стабильного production-качества. ‍ Чем нужно будет заниматься: — Тестировать и улучшать внутренние AI-системы: анализировать качество ответов, ошибки и нестабильные сценарии, дорабатывать системные промпты и проверять изменения на реальных и синтетических кейсах — Развивать систему оценки качества AI-решений: создавать eval-наборы и метрики, настраивать regression tests, LLM-as-a-Judge, deterministic checks и другие механизмы автоматического тестирования — Проводить эксперименты с моделями, промптами, RAG-конфигурациями и другими AI-компонентами, сравнивая качество, скорость и стоимость разных подходов — Анализировать реальные пользовательские сценарии, диалоги и логи использования, находить повторяющиеся ошибки и формировать гипотезы по улучшению системы — Работать с корпоративными knowledge base и RAG-системами: улучшать retrieval, качество контекста и релевантность получаемой информации — Исследовать новые AI-модели, инструменты и подходы, быстро собирать прототипы и проверять, дают ли они реальное улучшение существующей системы — Работать с данными для обучения и оценки моделей: собирать, очищать, классифицировать и размечать данные, формировать datasets для SFT, preference learning и evaluation — Разбирать инциденты и проблемы существующих AI-систем на уровне моделей, промптов, retrieval, данных и integrations — Помогать развивать agent workflow, tool calling и автоматизацию внутренних процессов — Работать вместе с Lead AI Engineer над общей AI-платформой, решения из которой используются сразу в нескольких продуктах и компаниях ‍ Обязательные навыки: — Практический опыт разработки и поддержки AI / LLM-систем — Хорошее понимание принципов работы современных LLM и ограничений таких систем — Уверенное владение Python — Опыт работы с LLM API и различными моделями — Практический опыт prompt engineering и системного тестирования промптов — Понимание подходов к evaluation LLM-систем и построению eval-наборов — Опыт работы с RAG, embeddings и vector databases — Умение работать с данными: анализировать, очищать, размечать и формировать datasets — Умение самостоятельно исследовать новую технологию, быстро собрать prototype и проверить целесообразность ее внедрения — Способность разбираться в сложных AI-системах, находить причины деградации качества и предлагать практические улучшения — Высокая самостоятельность, ownership mindset и ориентация на практический результат ‍ Будет плюсом: — Опыт работы с Onyx и OpenClaw — Опыт построения automated eval pipelines — Практический опыт с LLM-as-a-Judge — Опыт fine-tuning / SFT моделей — Работа с Langfuse, LangSmith, Phoenix или другими инструментами observability для LLM-систем — Опыт работы с agentic systems и tool calling — Опыт построения production RAG — Понимание инфраструктуры inference и особенностей работы open-source моделей — Опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или другими AI-coding tools — Опыт в startup environment или fast-moving product teams ‍ Мы предлагаем: — Стабильный достойный доход в USD — Вечная удаленка — возможность работать из любой точки мира — Лояльное отношение к графику (работаем по московскому часовому поясу с разумной гибкостью) — Возможность работать рядом с сильным техническим лидом и глубоко погрузиться в современные AI / agentic systems — Быстрые коммуникации, минимум бюрократии, дружелюбная атмосфера — Постоянный доступ к платным обучающим площадкам ‍ Будем рады твоему отклику!