Delivery Teamlead at Geometry — NeverHard

Geometry - Enterprise Intelligence компания, работающая с крупнейшими организациями Казахстана (гос, квазигос, крупный бизнес). Мы строим системы нового поколения: объединяем данные, процессы и AI в единый контур управления - от data backbone (DWH, интеграции, BI) до прикладных AI-систем, которые принимают решения и встраиваются в операционные процессы компаний. Сейчас мы усиливаем AI-направление и ищем senior инженера, который будет создавать не прототипы, а реальные production-системы: от архитектуры до внедрения в сложную корпоративную среду. О роли Мы ищем senior инженера, который будет лидить разработку и внедрение AI-систем в enterprise-процессы (гос, квазигос, холдинги). Это не research и не “чат-боты”. Это production-системы, которые: * читают реальные данные (документы, заявки, отчёты) * принимают решения / дают заключения * встраиваются в существующие порталы и workflow * работают on-premise и под требования безопасности Что нужно делать * Проектировать и реализовывать end-to-end AI-системы: * ingestion → обработка → reasoning → output → интеграция в workflow * Встраивать LLM/ML в реальные процессы: * анализ заявок / документов * генерация заключений * ассистирование decision-making * Строить AI-оркестрацию: * агенты, пайплайны, multi-step reasoning * интеграция с backend-сервисами и API * Работать с данными: * структурированные + неструктурированные (PDF, формы, таблицы) * Оптимизировать: * latency * стоимость инференса * точность (evaluation, feedback loops) * Деплой и эксплуатация: * on-prem / private cloud * работа с локальными LLM * Лидить технические решения и архитектуру AI-части проектов Кого мы ищем Человек, который понимает AI как систему, а не как модель. Обязательный стек * Python (очень уверенно) * Опыт с LLM: * OpenAI / open-source (Llama, Mistral и т.д.) * prompt engineering + system design * Опыт построения пайплайнов: * LangChain / LlamaIndex / свои решения * Работа с данными: * pandas / SQL / ETL * API / backend: * FastAPI / microservices Очень важно (ключевые скиллы) * Понимание RAG, agents, orchestration * Умение работать с: * embeddings * vector DB (например, FAISS, Weaviate, pgvector) * Опыт работы с документами: * OCR / parsing / extraction * Понимание evaluation: * как мерить качество AI-систем * Опыт production: * деплой, мониторинг, устойчивость Плюс (сильно усиливает) * Опыт с on-premise AI / локальными LLM * Docker / Kubernetes * ML классика: * classification / NLP / ranking * Опыт enterprise-проектов (гос, банки, телеком) * Опыт построения multi-agent систем Что важно по мышлению * Не “делает модель”, а строит решение * Понимает бизнес-контекст (зачем это вообще нужно) * Может упростить, а не усложнить * Умеет работать в условиях неопределенности * Берет ownership за результат Зона ответственности * Архитектура AI-части проектов * Выбор технологий и подходов * Быстрый запуск MVP → доведение до production * Качество и надежность решений * Влияние на продуктовую AI-стратегию Заработная плата: от 1 500 000 ₸ на руки Работа офлайн в офисе в г. Астана, график с 9:30 до 18:30 Возможность развиваться в быстрорастущей компании и быть частью ключевых проектов Комфортный офис в центре левого берега, современные условия для продуктивной работы ПРОСЬБА НЕ ОТКЛИКАТЬСЯ НА ВАКАНСИЮ, ТЕХ КТО ХОЧЕТ ПО СОВМЕСТИТЕЛЬСТВУ или ОНЛАЙН