Tech Lead — AI / LLM Engineering (Remote, Full-time)
Summary
Tech Lead designs and scales AI/LLM-based products, owning architecture for multiple systems while coding, mentoring, and aligning engineering with business goals using Python/Node, GCP/AWS, and agent frameworks.
Коротко про роль
Ми будуємо реальні AI-продукти в проді — агентні LLM-пайплайни, data-driven системи, повностекові застосунки. Є живі продукти, які вже працюють, і роадмап нових проєктів з нуля.
Шукаємо hands-on Tech Lead, який буде власником архітектури одразу кількох продуктів: встановить стандарти один раз і застосовуватиме їх скрізь, запускатиме нові проєкти з правильним фундаментом і тримає існуючі здоровими та масштабованими.
Це не роль чистого менеджера. Ти пишеш код, проєктуєш системи, приймаєш складні технічні рішення — і при цьому менторуєш команду та представляєш інженерію бізнесу.
Чому це цікаво
Реальні продукти в проді, не PoC і не демо
Власність над архітектурою портфеля продуктів — рідкісний рівень впливу
Повний стек сучасного AI-інжинірингу: агенти, evals, інфра, продукт
Нові проєкти з нуля — є можливість будувати правильно з першого дня
Маленька senior-команда, мінімум бюрократії, висока автономія
Чим будеш займатися
Технічне лідерство
Проєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls)
Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше
Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів
Переводити системи з "працює для пілоту" у "надійно масштабується"
Агентні системи та LLM
Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting
Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування
Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend
Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація
Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано
Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда
Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити "ні" з аргументами
Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою
Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
Стек
Core: Python та/або TypeScript/Node, Docker, GCP/AWS, CI/CD
AI/LLM: агентні фреймворки, tool-use orchestration, prompt engineering, evals
Nice to have: speech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід
Кого шукаємо
5+ років у проді, 2+ роки у ролі lead/senior
Досвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно
Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване
Сильне відчуття метрик, експериментів, "це реальний результат чи шум?"
Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness
Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Досвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно
Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване
Сильне відчуття метрик, експериментів, "це реальний результат чи шум?"
Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness
Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Проєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls)
Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше
Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів
Переводити системи з "працює для пілоту" у "надійно масштабується"
Агентні системи та LLM
Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting
Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування
Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend
Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація
Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано
Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда
Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити "ні" з аргументами
Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою
Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
$4,000—6,000/month
Повністю remote
Графік: 9:00–18:00 або 10:00–19:00 (на вибір)
Відпустка та відпочинок
14 календарних днів відпустки на рік
7 днів лікарняних
Державні свята — вихідні (після випробувального строку)
День народження — додатковий вихідний 🎂
Випробувальний строк
3 місяці
Команда та продукт
Мінімум бюрократії та швидке прийняття рішень
Маленька senior AI-focused команда
Реальний ownership над портфелем продуктів
Повний стек сучасного AI-інжинірингу — від агентів до інфриspeech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід
Ми будуємо реальні AI-продукти в проді — агентні LLM-пайплайни, data-driven системи, повностекові застосунки. Є живі продукти, які вже працюють, і роадмап нових проєктів з нуля.
Шукаємо hands-on Tech Lead, який буде власником архітектури одразу кількох продуктів: встановить стандарти один раз і застосовуватиме їх скрізь, запускатиме нові проєкти з правильним фундаментом і тримає існуючі здоровими та масштабованими.
Це не роль чистого менеджера. Ти пишеш код, проєктуєш системи, приймаєш складні технічні рішення — і при цьому менторуєш команду та представляєш інженерію бізнесу.
Чому це цікаво
Реальні продукти в проді, не PoC і не демо
Власність над архітектурою портфеля продуктів — рідкісний рівень впливу
Повний стек сучасного AI-інжинірингу: агенти, evals, інфра, продукт
Нові проєкти з нуля — є можливість будувати правильно з першого дня
Маленька senior-команда, мінімум бюрократії, висока автономія
Чим будеш займатися
Технічне лідерство
Проєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls)
Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше
Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів
Переводити системи з "працює для пілоту" у "надійно масштабується"
Агентні системи та LLM
Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting
Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування
Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend
Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація
Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано
Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда
Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити "ні" з аргументами
Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою
Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
Стек
Core: Python та/або TypeScript/Node, Docker, GCP/AWS, CI/CD
AI/LLM: агентні фреймворки, tool-use orchestration, prompt engineering, evals
Nice to have: speech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід
Кого шукаємо
5+ років у проді, 2+ роки у ролі lead/senior
Досвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно
Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване
Сильне відчуття метрик, експериментів, "це реальний результат чи шум?"
Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness
Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Requirements
5+ років у проді, 2+ роки у ролі lead/seniorДосвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно
Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване
Сильне відчуття метрик, експериментів, "це реальний результат чи шум?"
Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness
Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Responsibilities
Технічне лідерствоПроєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls)
Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше
Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів
Переводити системи з "працює для пілоту" у "надійно масштабується"
Агентні системи та LLM
Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting
Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування
Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend
Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація
Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано
Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда
Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити "ні" з аргументами
Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою
Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
Working conditions
Компенсація та формат$4,000—6,000/month
Повністю remote
Графік: 9:00–18:00 або 10:00–19:00 (на вибір)
Відпустка та відпочинок
14 календарних днів відпустки на рік
7 днів лікарняних
Державні свята — вихідні (після випробувального строку)
День народження — додатковий вихідний 🎂
Випробувальний строк
3 місяці
Команда та продукт
Мінімум бюрократії та швидке прийняття рішень
Маленька senior AI-focused команда
Реальний ownership над портфелем продуктів
Повний стек сучасного AI-інжинірингу — від агентів до інфриspeech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід