Инженер ИИ-платформы агентных систем

Строим корпоративную ИИ-платформу. Ищем инженера, который будет разрабатывать и эксплуатировать ИИ-сервисы — от кода до работающего продукта.

• Разрабатывать и развивать корпоративного ИИ-помощника и обработку документов — полный пользовательский путь задач и файлов.
• Строить устойчивые агентные пайплайны: инструменты, состояние, повторы, лимиты, идемпотентность, подтверждение рискованных операций человеком.
• Работать с механизмами и ограничениями LLM: токены, контекст, KV-кеш, structured output, tool calling; измерять качество и предотвращать регрессии.
• Сопровождать Linux, контейнеры, PostgreSQL и сеть согласованного контура; обеспечивать раздельные рабочие и тестовые среды.
• Организовывать воспроизводимый запуск, проверки, выпуск, откат, резервное копирование и проверку восстановления.
• Управлять служебными учётками и секретами, ограничивать агентов, проверять прикладные права и допустимые маршруты данных.
• Вести мониторинг и разбор ошибок, сверять вызовы с биллингом, измерять полную стоимость принятых задач и инфраструктуры.
• На старте отвечать за ограниченный согласованный контур;

• Сильный Python, API, SQL, асинхронные задачи, тестирование и диагностика; лично довели серверный сервис до эксплуатации.
• Понимание механизмов и ограничений LLM.
• Опыт агентных пайплайнов.
• Практические Linux, контейнеры, PostgreSQL, сети, Git/CI-CD.
• Опыт эксплуатации и восстановления: БД, файлы, конфигурация, разбор инцидентов.
• Понимание прав и изоляции: служебные учётки, секреты, проверка доступа к документам и истории.
• Опыт оценки качества (наборы задач с эталонами, регрессии) и полной стоимости (вызовы, повторы, инфраструктура).
• Базовая кибербез-грамотность и понимание регуляторных границ — мы интегрируемся с ГИС, включая 117-ФЗ.
• Будет плюсом: Самостоятельное развёртывание открытых моделей: GPU/VRAM, квантование, batching, конкурентность; Инфраструктура как код, managed Kubernetes, корпоративный поиск

• Одна совмещённая роль — разработка и эксплуатация, а не «только код» или «только серверы».
• Широкий охват и влияние на архитектуру с нуля.
• Реальный масштаб: много кейсов, амбиция выводить продукты на рынок.
• Обучение ИИ-инструментам — компания сама специализируется на ИИ, делится экспертизой.