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!