AI-инженер по внедрению LLM-решений

О роли

Компания METTA ищет team leader для внедрения ИИ на производство. Нужен senior backend/fullstack инженер с опытом tech lead и практикой production LLM/AI-решений за последние 1–3 года.

Задачи

• Самостоятельно написать первые решения.
• Выстроить архитектуру AI-платформы.
• Определить стандарты разработки.
• Нанять и технически вести команду.
• Сделать MVP, выкатить его в работу, отладить, поддерживать и затем передать команде.

Требования

• Опыт работы: 1–3 года.
• Senior backend/fullstack инженер с опытом tech lead.
• За последние 1–3 года руками делал production LLM/AI-решения: RAG, agents, function calling, интеграции с корпоративными системами, evaluation, мониторинг, безопасность и расчёт эффективности.
• Способность самостоятельно написать первые решения, выстроить архитектуру AI-платформы, определить стандарты разработки, а затем нанять и технически вести команду.
• Ключевой критерий: способность самому сделать MVP, выкатить его в работу, отладить, поддерживать и затем передать команде.
• Уверенное владение Python — основным языком для AI/ML/LLM-инженерии.
• JavaScript/TypeScript — желательно, если нужно быстро делать интерфейсы, внутренние панели, чат-боты, админки.
• Backend-разработка: FastAPI/Django/Flask/Node.js.
• REST API, Webhooks, интеграции с внешними системами.
• SQL: PostgreSQL/MySQL.
• Git, code review, branching strategy.
• Тестирование: unit, integration, regression tests.
• CI/CD.
• Docker; Kubernetes на базовом уровне — желательно.
• Логирование, мониторинг, алерты, обработка ошибок.

AI/LLM-инженерия

• Понимание LLM не только как пользовательского ChatGPT, а как инженерной платформы: модели, API, ограничения, стоимость, latency, безопасность, качество ответа.
• Работа с LLM API: OpenAI, Anthropic, Google, Azure OpenAI или аналоги.
• Prompt engineering как инженерная дисциплина: шаблоны, переменные, контекст, системные инструкции, тестирование промптов.
• Structured outputs/JSON schema.
• Function calling/tool calling: подключение модели к внешним функциям, базам, CRM, ERP, внутренним сервисам.
• AI agents: понимание, когда агент нужен, а когда достаточно простого пайплайна; работа с tools, handoffs, guardrails, structured outputs.
• RAG-системы: поиск по корпоративным документам, базам знаний, инструкциям, регламентам.
• Embeddings.
• Vector databases: Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma, pgvector.
• Chunking, reranking, hybrid search.
• Evaluation datasets: как проверять, что AI отвечает правильно.
• Human-in-the-loop процессы.
• Fine-tuning — желательно, но не главный навык. Для большинства корпоративных задач важнее RAG, интеграции, evals и безопасность.

Условия

• Полная занятость.
• График 5/2, с 09:00 до 18:00, обеденный перерыв с 13:00 до 14:00.
• Рабочие часы: 8.
• Формат работы: на месте работодателя, офис в Уфе, ул. Деревенская Переправа, 17б.
• Оплата по договорённости.
• Бесплатный корпоративный трансфер по городу.
• Собственная столовая на территории с недорогими обедами и завтраками.
• Полное соблюдение ТК РФ: отпуска, больничные, социальный пакет.
• Обучение и наставничество.
• Перспективы роста в международной компании.

О компании

METTA — производитель эргономичных кресел; продукция представлена в 45 странах, включая США, Германию, Францию и Японию. Группа компаний «МЕТТА» работает 25 лет, штат — более 1500 человек.