Fullstack AI-инженер, LLM и RAG

Компания PARI ищет fullstack AI-инженера в команду управления доходами. Роль предполагает разработку LLM-приложений и агентских сценариев для внутренних команд: маркетинга, финансов, юристов, CRM и других функций.

Задачи

• Разрабатывать LLM-приложения и агентские сценарии для внутренних команд.
• Интегрировать готовые AI-продукты в операционные процессы и доводить их до ежедневного использования сотрудниками.
• Проектировать взаимодействие LLM с инструментами и внутренними данными через tool calling, MCP, RAG, embeddings и векторный поиск.
• Интегрировать AI-решения с внутренними системами и сервисами по API: 1С, корпоративными хранилищами, BI и другими источниками.
• Развивать LLM-шлюз: подключать несколько моделей и провайдеров, настраивать маршрутизацию, виртуальные ключи, лимиты, бюджеты и guardrails.
• Быстро собирать proof of concept для проверки технической и продуктовой гипотезы.
• Развивать внутренний AI-чат и подключать к нему скиллы и агентские сценарии для разных команд и процессов.
• Строить систему оценки качества: переводить субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии и сравнивать модели по качеству, скорости и стоимости.
• Настраивать мониторинг AI-сценариев и отслеживать качество после запуска.
• Проводить пилоты с замером эффекта, масштабировать решения, которые подтвердили ценность, и поддерживать их после выхода в production.
• Работать напрямую с владельцами бизнес-процессов, разработкой, ИБ и юристами.

Требования

• От 3 лет коммерческого опыта backend-разработки на любом языке и минимум год практической работы с Python.
• Production-опыт с LLM-приложениями: RAG, AI-ассистентами, агентами или другими сценариями, которыми реально пользовались сотрудники или клиенты.
• Понимание устройства современных LLM-систем: context management, tool/function calling, structured output, embeddings, RAG и agentic-flow.
• Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками для построения агентских сценариев.
• Опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API.
• Понимание устройства LLM-шлюзов типа LiteLLM или аналогов: маршрутизация между провайдерами, виртуальные ключи, лимиты и контроль потребления.
• Уверенное владение system design: API, очереди, хранилища, кэширование и интеграционные паттерны.
• Опыт работы с SQL и базами данных.
• Использование Git, Docker и backend-фреймворков вроде FastAPI или аналогичных.
• Опыт работы с очередями сообщений: RabbitMQ, Kafka или аналогами.
• Опыт работы с векторным поиском и векторными БД: Qdrant или аналогичными решениями.
• Умение самостоятельно разобраться в бизнес-процессе, предложить технический вариант решения и довести его до production.
• Опыт проектов среднего или высокого уровня сложности с реальными пользователями и production-нагрузкой.

Условия

• Опыт работы: 3–6 лет.
• Занятость: полная.
• График: 5/2.
• Рабочие часы: 8.
• Формат работы: на месте работодателя или гибрид.
• Зарплата: по договорённости.
• Этапы отбора: звонок с рекрутером, интервью с руководителем, финальная встреча в офисе, СБ и офер.