Техлид AI-направления

Мы аккредитованная IT компания, более 17 лет обеспечиваем полный жизненный цикл программных продуктов и систем - от проектирования до сопровождения, позволяя заказчикам избавиться от низкоэффективной рутины, повышая качество и прозрачность финансовых, административно-управленческих и других процессов.

Чем предстоит заниматься:

• Развивать AI-сервис платформы: агентные сценарии, поиск по документам, генерация ответов.
• Отвечать за качество продукта и уметь его измерять: бенчмарки, регрессионное тестирование, отчётность по результатам.
• Руководить командой разработки: планирование, код-ревью, развитие инженеров.
• Работать напрямую с заказчиками на пилотных внедрениях - разбирать требования, диагностировать проблемы, готовить отчёты по результатам.
• Принимать технические решения на стыке с бэкендом, фронтендом и инфраструктурой.
• Развивать инженерные практики внутри команды.

Что мы ждём от кандидата:

• Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, из них не менее года - с LLM в продуктивной эксплуатации.
• Уверенное владение асинхронным Python и FastAPI.
• LangChain и LangGraph: опыт построения агентов, а не только обращений к модели.
• Опыт работы с векторными базами данных - Qdrant или аналогичными.
• Опыт построения RAG-систем, работающих в проде, а не на уровне демонстраций.
• Понимание архитектуры распределённых систем: очереди сообщений, интеграции, обработка отказов.
• Понимание устройства трансформеров и современных языковых моделей.
• Практический опыт обучения или дообучения моделей.
• Умение обоснованно выбирать модель под задачу с учётом качества, скорости и стоимости.
• Опыт руководства командой разработки.
• Умение выстраивать процессы и измерять результат работы команды.
• Готовность общаться с заказчиком напрямую - без посредника в лице менеджера.

Будет плюсом:

• Опыт создания агентских платформ или конструкторов сценариев.
• Знакомство с инструментами наблюдаемости LLM-систем - Langfuse или аналоги.
• Опыт работы с государственными заказчиками, закрытым контуром, реестром отечественного ПО.
• Умение читать код на Java/Spring и React - часть задач возникает на стыке сервисов.
• Kafka, Elasticsearch, PostgreSQL/pgvector, MinIO.

Что мы предлагаем взамен:

• Корпоративное обучение.
• Льготные условия на занятия английским языком.
• Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня.
• Развитую корпоративную культуру (внутренние митапы, праздники, совместные выезды и др.).
• Реферальная программа.

ВНИМАНИЕ, в сопроводительном письме дайте ответ на следующие вопросы:

1) Есть ли опыт работы с Claude Code или Codex?

2) Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-системы в production: какой был кейс, что именно вы делали лично, как оценивали качество до и после внедрения и каких количественных результатов удалось достичь?