Applied AI-инженер, разработчик AI-решений

Pliant — европейская финтех-компания, специализирующаяся на B2B-платежах. Модульная платформа с API-first подходом помогает бизнесу оптимизировать расходы, улучшать денежные потоки и интегрировать платежи в финансовые процессы. Компания обслуживает два сегмента клиентов: компании, оптимизирующие операционные процессы через приложения и API, и бизнесы (финансовые платформы, ERP-провайдеры, банки), которые запускают или улучшают свои кредитные карты через встроенные финансы и white-label решения. Основана в 2020 году, штаб-квартира в Берлине. Pliant поддерживает более 4 000 компаний и 20 партнеров по всему миру. Как лицензированное электронное денежное учреждение (EMI), компания выпускает кредитные карты Visa в 11 валютах в более чем 30 странах.

Команда AI Experience строит AI-продукты, которые помогают финансовым командам понимать, автоматизировать и оптимизировать корпоративные расходы: AI-чаты, финансовые копилоты, аналитика расходов, внутренние AI-инструменты и автономные рабочие процессы. Это не роль промт-инженера — здесь строят сложные системы, где LLM — один из компонентов наряду со структурированными финансовыми данными, API, ретривалом, бизнес-логикой, оркестрацией, оценкой, наблюдаемостью и продакшн-инфраструктурой. Цель — превращать перспективные AI-возможности в надежные продуктовые решения.

Роль — Applied AI-инженер в команде AI Experience. Работа на стыке разработки ПО, продуктового мышления и прикладного AI. Нужно комфортно работать в условиях неопределенности: часть задач не имеет четкого ТЗ, и роль включает определение того, что стоит строить, что автоматизировать, где AI полезен, а где лучше традиционный код.

Задачи:

• Проектировать и строить AI-продукты для финансов и управления расходами.
• Создавать чаты, копилоты, автономные рабочие процессы и внутренние AI-инструменты.
• Работать с LLM, структурированными финансовыми данными, API и бизнес-логикой для продакшн-систем, включая ретривальные системы (векторный поиск, гибридный ретривал, text-to-SQL), OCR и понимание документов.
• Выбирать подходящий подход для задачи: tool calling, ретривал, агентные рабочие процессы, детерминированная логика или их комбинация.
• Строить наблюдаемые и объяснимые системы с защитными механизмами и мониторингом качества для продакшна.
• Создавать подходы к оценке, чтобы измерять улучшение AI-систем.
• Экспериментировать с новыми моделями и техниками, внедрять полезные в продакшн.
• Учитывать точность, задержку, стоимость, надежность и доверие пользователей.
• Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами, дизайнерами и инженерами.
• Повышать стандарты AI-инженерии в компании.

Требования:

• Опыт вывода AI-продуктов или функций в продакшн.
• Сильные навыки разработки на Java (Spring Boot) и/или Python.
• Знание паттернов и анти-паттернов распределенной архитектуры.
• Плюс: опыт с облачной инфраструктурой, Terraform и масштабируемыми бэкенд-системами.
• Понимание устройства современных LLM-приложений за пределами простого промптинга. Плюс: опыт с LangChain, LlamaIndex или LangGraph и понимание концепций, чтобы не зависеть от одного фреймворка.
• Практический опыт с паттернами взаимодействия с LLM: tool calling, память, структурированные выходы, RAG, эмбеддинги, агентные циклы, оценка.
• Умение проектировать системы, где AI — часть большей архитектуры, а не вся архитектура.
• Продуктовое мышление: важна полезность создаваемого, а не только техническая интересность.