Senior AI Engineer

Мы ищем AI Engineer, который присоединится к нашей команде, чтобы воплотить в жизнь новые функции и поддержать переход наших сервисов и продуктов к современной архитектуре. Вы будете тесно сотрудничать с Product Owner, Product Designer, Domain Architect и членами вашей команды, уточняя бизнес‑потребности и технические требования и определяя, как лучше их поддержать. В тесном взаимодействии с другими командами ваша команда будет внедрять новые функции и улучшения для страниц каталога на сайте, чтобы обеспечить лучший опыт более чем 11 миллионам наших клиентов!

• Создавать и эксплуатировать AI‑сервисы и бекенд‑приложения производственного уровня на Python
• Проектировать и реализовывать LLM‑управляемые рабочие процессы, включая разработку подсказок, управление контекстом, структурированные выводы и вызов инструментов
• Определять надёжные контракты для API и AI‑выводов
• Тестировать, оценивать и улучшать AI‑сервисы с помощью автоматизированного тестирования, итераций подсказок и измеримых методов оценки
• Внедрять механизмы безопасности и надёжности, такие как валидация, ограничительные барьеры, резервные варианты и обработка ошибок
• Мониторить и улучшать производственные системы, используя логи, метрики, трассировки и инструменты наблюдаемости AI
• Тесно работать с инженерами, владельцами продуктов и заинтересованными сторонами домена, превращая неоднозначные сценарии использования в готовые к производству решения
• Постоянно совершенствовать системы через обновления моделей, итерации подсказок и оптимизацию эксплуатации

• Сильные навыки Python и бекенд‑разработки для создания сервисов и API производственного уровня
• Подтверждённый опыт разработки и вывода в продакшн LLM‑управляемых приложений
• Глубокое понимание prompt engineering, структурированных выводов, управления контекстом и вызова инструментов
• Опыт интеграции фундаментальных моделей и LLM‑платформ, таких как Azure OpenAI, OpenAI или Bedrock
• Сильный опыт в проектировании API, тестировании, дисциплине развертывания, наблюдаемости, оценке и обработке сбоев
• Твёрдое практическое понимание AI‑безопасности, надёжности и оценки, включая ограничительные барьеры, паттерны резервных вариантов и валидацию выводов
• Прагматичный подход к решению сложных реальных проблем с помощью чистых, поддерживаемых систем
• Любознательность, ориентация на результат и комфорт работы в быстро меняющемся техническом ландшафте

• Опыт проектирования и эксплуатации LLM‑систем с оркестрационными фреймворками, такими как LangChain, MCP, RAG, графовые базы данных
• Знакомство с практиками платформенной инженерии, такими как Infrastructure as Code и нагрузочное тестирование производственных API
• Опыт работы с Java или Kotlin
• Умение быстро прототипировать и экспериментировать, используя инструменты такие как Streamlit и Jupyter notebooks
• Опыт в прикладных задачах NLP, таких как классификация или обнаружение PII