Senior AI/LLM Engineer (Go + Python)

30 сентября 2026 г.

Удалённо

Senior

Описание

Компания ищет инженера для проектирования и развития production-систем на базе LLM. Основной стек — Go для production-backend, сервисов и высоконагруженной бизнес-логики, Python — для LLM-инфраструктуры, AI-компонентов и прототипирования. Предстоят agentic workflows, Prompt и Context Engineering, RAG-пайплайны, система оценки качества и доведение решений от прототипа до стабильного production. Работа удалённая, по всему миру.

Обязанности

Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов
Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management
Работать с Prompt Engineering и Context Engineering
Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога
Реализовывать structured output и function/tool calling
Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking
Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами
Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python
Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы
Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости
Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge
Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов
Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок
Доводить решения от прототипа до стабильного production

Требования

Опыт production-сервисов на Go
Знание REST/gRPC API
Понимание concurrency
Работа с БД в Go
Микросервисная архитектура
Разработка AI-сервисов и backend на Python
Знание async и API в Python
Обработка данных в Python
Быстрое прототипирование на Python
Практический опыт разработки production-приложений с LLM
Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation
Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output
Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста
Опыт создания AI-агентов и agentic workflows
Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей
Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search
Понимание evals, regression testing и анализа production-логов
Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD
Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости
Опыт с multi-agent системами
Знание LangGraph
Знание MCP
Опыт с Langfuse / LangSmith
Знание Elasticsearch / OpenSearch
Опыт работы с open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.
Знание vLLM / Ollama
Знание Kafka / RabbitMQ
Знание Kubernetes
Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM
Понимание guardrails и защиты от prompt injection
Опыт с highload-системами

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

Senior AI/LLM Engineer (Go + Python)

Сводка по вакансии

Описание

Обязанности

Требования

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Похожие вакансии

Senior AI/LLM Engineer (Go + Python)

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюХорошая [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 65

Сводка по вакансии

Описание

Обязанности

Требования

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюХорошая [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 65

Сводка по вакансии

Похожие вакансии