Назад к вакансиям
Дата обнаружения: 11 августа 2026 г.

AI Engineer LLM Systems

www.atlantix.cc

ЗарплатаПо договорённости
Страна
Не указана
Город
Не указан
Формат
Удалённо
Направления
ML-инженер, Разработка ИИ-агентов, Веб-разработка
Где отклик
Сайт вакансий

Компания

Atlantix

Локация

Удаленно

Тип занятости

Полная занятость

Уровень

Middle / Senior

О компании

Ventora — это AI-платформа, которая помогает людям превращать идеи в готовые продукты: от бизнес-планирования и создания MVP до платежей, маркетинга и проверки рынка.

Основная платформа уже построена и используется. Сейчас компания находится на этапе активного роста и ищет AI-инженера, который поможет сделать AI-системы умнее, надежнее и проще в улучшении.

О роли

Это практическая продуктовая инженерная роль с реальной зоной ответственности. Вы будете создавать функции на основе LLM, улучшать AI-пайплайны и разрабатывать практические системы оценки, которые показывают, что работает, а что требует исправления.

Работа охватывает AI-пайплайн продукта: генерацию бизнес-планов, создание приложений, генерацию кода, ревью и маркетинг.

Это не исследовательская позиция и не позиция только для оценки. Вы будете писать продакшн-код и видеть, как ваша работа напрямую влияет на продукт и его пользователей.

Задачи

AI-системы и продуктовые функции

  • Создание и улучшение AI-функций на всех этапах пользовательского пути Ventora.
  • Работа с многоступенчатыми процессами: план → создание → ревью, интеграция моделей, структурированные выводы, вызов инструментов, стриминг, кэширование, улучшение промптов, новые AI-агенты.
  • Участие в разработке продакшн-функций, исправлении ошибок и развитии пайплайнов в основном кодовой базе.

Оценка и качество

  • Создание практических систем оценки для сгенерированных приложений, бизнес-планов, маркетингового контента, надежности AI и регрессий релизов.
  • Использование автоматических проверок, браузерных тестов, LLM-судей, наборов данных с ручной проверкой и сравнений side-by-side в зависимости от задачи.
  • При сбоях — поиск причины, улучшение промпта или пайплайна, выпуск исправления и добавление регрессионного теста, чтобы проблема не повторилась.

Цель — выявлять проблемы до того, как их заметят пользователи.