Опубликовано 23 дней назад
AI / LLM Engineer (Go + Python) в Scela удалённо
Сопроводительное письмо под эту вакансию
Софи напишет его под твоё резюме. Бесплатно — 5 писем в день.
AI/LLM Engineer в компанию Scela для проектирования и развития production-систем на базе LLM. Нужен software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, способный собрать LLM-систему целиком: от prompt/context logic и агентных сценариев до backend-сервисов, интеграций, тестирования и запуска в production.
Задачи:
- 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:
- Go: production-сервисы, REST/gRPC API, concurrency, работа с БД, микросервисная архитектура
- Python: AI-сервисы и backend, async, API, обработка данных, быстрое прототипирование
- 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
Условия:
- Удаленная работа
- Полная занятость
- Зарплата от 1 800 $
Навыки:
- Go
- Python
- LLM
- RAG
- Prompt Engineering
- Context Engineering
- AI-агенты
- agentic workflows
- REST
- gRPC
- concurrency
- PostgreSQL
- MongoDB
- Redis
- Docker
- Git
- CI/CD
- embeddings
- vector search
- retrieval
- reranking
- hybrid search
- evals
- regression testing
- observability
- scalability
- latency
- retries
- fallbacks
- LangGraph
- MCP
- Langfuse
- LangSmith
- Elasticsearch
- OpenSearch
- Qwen
- Llama
- DeepSeek
- vLLM
- Ollama
- Kafka
- RabbitMQ
- Kubernetes
- prompt injection
- highload
Эту вакансию мы нашли в Telegram-канал @data_science_vakansii
SC
Scela
удалённо
Зарплата vs рынок
Ниже медианы рынка на 45%90k300k1,1M
обычно платят (p25–p75): 180 000 – 487 500 ₽
эта вакансия: от 165 600 ₽
Когорта Data · 732 вакансии за 90 дней
Зарплаты Data →Похожие вакансии
Это единственная вакансия по вашему фильтру
Не то, что искал?