Senior AI Engineer (аутстафф)

Зарплата: 280000–280000 RUR (до вычета налогов)

SJ GLOBAL (аутстафф) — это более 10 лет успешной работы в сфере разработки мобильных приложений и сложных бэкенд-систем для бизнеса. Мы помогаем компаниям оптимизировать работу с клиентами, сотрудниками и финансовыми потоками. Мы создали более 100 приложений для различных отраслей, включая общепит, логистику, производство и стартапы. Победители Федерального конкурса «Опора для IT», организаторы хакатонов. Присоединяйтесь к нам, чтобы расти и развиваться вместе с командой профессионалов!

Чем предстоит заниматься
Разрабатывать и развивать AI/LLM-сервисы и AI-агентов.
Проектировать agentic workflows: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, tool/function calling, human-in-the-loop.
Разрабатывать RAG-решения: подготовка данных, embeddings, vector search, retrieval и генерация ответов.
Интегрировать языковые модели через API и разрабатывать LLM-интеграции.
Проектировать и реализовывать production AI-сервисы на Python.
Разрабатывать API и интеграции с внутренними и внешними сервисами.
Настраивать evaluation для LLM/RAG-систем: оценивать качество ответов, retrieval, галлюцинации и поведение агентов.
Анализировать и оптимизировать latency, стоимость и масштабируемость AI-решений.
Обеспечивать надёжность, безопасность и observability AI-систем.
Участвовать в выборе моделей и архитектурных решений, оценивать trade-offs.
При необходимости адаптировать и оптимизировать модели, включая fine-tuning / LoRA / PEFT и квантизацию.
Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны и процессы подготовки данных.
Участвовать в code review, тестировании и совершенствовании инженерных практик команды.
Документировать архитектуру и принятые технические решения.

Что ожидаем:

От 5 лет коммерческого опыта в разработке, Data Science / ML Engineering / AI Engineering / Backend-разработке с последующей специализацией в AI.
Практический production-опыт разработки LLM/AI-решений.
Уверенное владение Python.
Уверенное знание SQL.
Практический опыт работы с LLM: API языковых моделей, embeddings, vector search, RAG, structured output, tool/function calling.
Опыт разработки AI-агентов или agentic workflows.
Опыт работы хотя бы с одним из фреймворков: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen или аналогами.
Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector, Chroma или аналогами.
Опыт построения evaluation / evals для LLM- и RAG-систем.
Понимание основных рисков AI-систем: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных, чрезмерные права доступа агента.
Понимание принципов оценки качества ML/AI-систем: offline/online-метрики, валидация, мониторинг качества и бизнес-эффекта.
Понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, переобучение, регуляризация, data leakage, выбор и оценка моделей.
Понимание основ статистики и A/B-тестирования.
Опыт написания поддерживаемого production-кода: модульность, тестирование, логирование, документация.
Уверенная работа с Git и понимание CI/CD.
Понимание принципов контейнеризации и работы с Docker.
Опыт принятия архитектурных решений и оценки технических trade-offs.

Будет плюсом:

PyTorch, Hugging Face, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost.
Fine-tuning LLM, LoRA / PEFT.
Квантизация и оптимизация inference.
Опыт работы с GPU-инфраструктурой.
Kubernetes / KServe.
MLflow.
Airflow.
Kafka / Redis.
Prometheus / Grafana.
LangFuse / LangSmith / Arize или аналогичные инструменты observability/evaluation.
Опыт работы с open-source LLM: Llama, Qwen, Mistral.
OpenAI-compatible endpoints / self-hosted LLM.
Spark, ETL/ELT, DWH.
Опыт работы с highload-продуктами, e-commerce, retail, CRM или B2B-системами.
Опыт работы с персональными данными и требованиями информационной безопасности.
Опыт enterprise-разработки и работы в закрытом/on-premise контуре.

Важно:

Нам нужен специалист с подтверждённым коммерческим production-опытом, а не только опытом создания AI/LLM-прототипов или прохождения курсов.
Важно умение самостоятельно доводить AI-решения до production: от выбора архитектуры и модели до интеграции, оценки качества, мониторинга, оптимизации стоимости и дальнейшей поддержки.

Условия

Удалённая работа.
Полная занятость.
Оформление: самозанятость / ИП.
Выплаты один раз в месяц — фиксированный оклад.