CyprusDevCasi
Senior AI Engineer (LLM / Product AI)
2 нед. назад
3000–4000 USDTCyprusSeniorRemoteB2
pythonsqlkubernetesgoclickhousepostgresqlgitlab ciargo cd
Компания DevCasi — B2B-платформа для iGaming. Роль Senior AI Engineer предполагает развитие LLM-агентов, интеграцию AI-сервисов и участие в архитектурных решениях для AI-продуктов.
О компании
- Мы — B2B-платформа для iGaming, на которой наши клиенты запускают собственные продукты.
О продукте
- AI-направление охватывает внутренние инструменты и клиентскую часть: работу с аналитикой, управление продуктом через API, рекомендации, виртуальных персонажей и другие пользовательские сценарии.
Обязанности
- Развивать LLM-агентов для работы с данными из ClickHouse и PostgreSQL.
- Подключать агентов к API платформы, чтобы они могли помогать настраивать продукт и выполнять действия.
- Проектировать безопасное выполнение действий: проверку прав, валидацию параметров, подтверждение критических операций, аудит и откат.
- Обеспечивать строгую изоляцию данных, контекста и доступных действий между тенантами.
- Развивать RAG по документации продукта.
- Работать над клиентскими AI-функциями: рекомендациями, подсказками, виртуальными персонажами и диалоговыми сценариями.
- Строить evals и регрессионные наборы для контроля качества ответов и действий агентов.
- Принимать архитектурные решения: что использовать готовым, что разрабатывать самостоятельно и где нужен self-hosted inference.
- Интегрировать AI-сервисы в существующую инфраструктуру: Kubernetes, Kafka, CI/CD и наблюдаемость.
Требования
- 5+ лет в разработке и практический опыт запуска LLM-систем в продакшен.
- Python и опыт эксплуатации сервисов под реальной нагрузкой.
- Практический опыт с RAG, tool calling и агентами, выполняющими действия через API.
- Понимание ограничений LLM-систем и типичных сценариев отказа.
- Опыт построения evaluation-контуров.
- SQL и опыт работы с аналитическими СУБД: ClickHouse, BigQuery, Snowflake или аналогами.
- Понимание безопасности LLM-приложений: prompt injection, контроль доступа и предотвращение утечек между тенантами.
- Понимание принципов построения надёжных агентных систем: авторизация, подтверждение действий, идемпотентность, аудит и обработка частичных сбоев.
- Самостоятельность — задачи приходят как «нужно, чтобы работало», а не как готовое ТЗ.
- Английский B2+.
Будет плюсом
- Опыт в регулируемых доменах — iGaming или финтех.
- Рекосистемы/ranking.
- Go на уровне чтения кода.
- Kubernetes и Kafka.
- Понимание экономики GPU-инференса.
Условия
- Реальные данные и нагрузка, зрелая инженерная инфраструктура, бюджет на модели и эксперименты.
Как откликнуться
- Пришлите резюме и 5–10 предложений об одной AI-системе, которую вы довели до продакшена: что она делала, как измеряли качество, что сломалось после запуска и как вы это исправили.