AI / LLM Engineer at Nakama group — NeverHard

AI / LLM Engineer Nakama Group — рекрутинговое агентство. Сейчас мы ведём поиск AI / LLM Engineer для нашего партнёра — Navio . Если вы умеете не просто подключать ChatGPT API, а строить полноценные AI-системы, которые работают в production, — будем рады познакомиться. О вакансии Мы ищем инженера, который будет заниматься разработкой и развитием: AI-ассистентов; AI-агентов; RAG-систем; backend-сервисов; интеграций с LLM; AI-автоматизации бизнес-процессов. Главный фокус — production-ready решения : стабильность, качество ответов, скорость, безопасность и контроль стоимости. Чем предстоит заниматься AI / LLM Разрабатывать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов. Создавать многоэтапные AI-workflow. Интегрировать OpenAI, Anthropic и другие LLM API. Работать с контекстом, memory, state и tool calling. Разрабатывать AI-решения для Telegram, WhatsApp и Web. Автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI. RAG и данные 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. Backend Разрабатывать backend на Python / FastAPI . 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. Качество AI-систем 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 систему. Что мы ожидаем От 2 лет коммерческого опыта в AI Engineering, Backend, ML Engineering или смежной технической роли. Уверенный Python. Практический опыт с FastAPI . Опыт работы с REST API, Pydantic и асинхронным Python. Опыт 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 разобраться в задаче и предложить техническое решение. Будет большим 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. AI-инструменты в разработке Мы активно используем современные AI-инструменты разработки: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex и аналоги. Важно не просто использовать AI для написания кода, а уметь проверять результат, находить ошибки, оценивать безопасность и самостоятельно отвечать за качество production-кода . Что ожидаем от вас в 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. Кого мы ищем Нам нужен инженер-практик , а не человек, который умеет только собирать демо на основе ChatGPT. Вы должны понимать: Почему модель ошиблась? Как проверить качество RAG? Как не сломать систему после изменения промпта? Как снизить стоимость и latency? Как ограничить действия AI-агента? Как сделать AI-систему стабильной и пригодной для production? Если вы уже решали такие задачи на практике — отправляйте отклик. Условия Компания: Navio Позиция: AI / LLM Engineer Формат: удалённо / гибрид Занятость: полная / частичная Остальные условия обсуждаются индивидуально с финальным кандидатом. Отклик Откликайтесь на вакансию — команда Nakama Group свяжется с кандидатами, чей опыт соответствует требованиям, и расскажет подробнее о позиции и дальнейших этапах отбора.