KazakhstanNavio
AI / LLM Engineer
1 нед. назад
KazakhstanCISMiddleHybridC1
pythonfastapirest apipydanticасинхронный pythondockergitopenai
AI / LLM Engineer for Navio, working on developing AI assistants, chatbots, AI-agents and AI-solutions with modern LLM integration and backend development.
О компании
- Работа над production-ready AI-системами, а не только демонстрационными решениями.
Обязанности
- Разрабатывать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов.
- Создавать многоэтапные AI-workflow.
- Интегрировать OpenAI, Anthropic и другие LLM API.
- Работать с context, memory, state и tool calling.
- Разрабатывать AI-решения для Telegram, WhatsApp и Web.
- Автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI.
- 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.
- Разрабатывать backend на Python / FastAPI и 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.
- 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 AI-системы.
- Ожидания на 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.
Требования
- От 2 лет коммерческого опыта в AI Engineering, Backend, ML Engineering или смежной технической роли.
- Уверенный Python.
- Практический опыт работы с FastAPI.
- Опыт работы с REST API, Pydantic и асинхронным Python.
- Опыт работы 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 разбираться в задачах и предлагать технические решения.
- Английский язык.
Будет 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.
Условия
- Полная или частичная занятость.
- Формат: удалённо / гибрид.
- График: 5/2 и другие варианты.
- Рабочий день 8 часов.
- Оформление по трудовому договору.
- Остальные условия обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом.