Lead AI/LLM Engineer

Stack

Apply

Upload your CV — we will connect you with the employer directly through our pool.

Description

Обязанности: Проектировать архитектуру корпоративных AI-ассистентов, RAG-систем, AI-агентов и интеллектуальных backend-сервисов. Разрабатывать высокоуровневую и детальную техническую архитектуру решений — HLD и LLD. Определять технологический стек, структуру сервисов, API, модели данных и способы интеграции. Проектировать микросервисные, событийные и асинхронные архитектуры. Обеспечивать масштабируемость, отказоустойчивость, трассируемость и производительность AI-сервисов. Принимать решения по использованию локальных и внешних LLM с учётом безопасности, стоимости, задержки и качества. Участвовать в развитии локальной AI-инфраструктуры Банка на базе GPU. Hands-on разработка Лично разрабатывать ключевые компоненты AI-решений. Проводить ревью кода и архитектурных решений команды. Разрабатывать backend-сервисы преимущественно на Python и Go. Создавать API и интеграционные сервисы для взаимодействия AI-решений с внутренними системами Банка. Разрабатывать инструменты оркестрации AI-агентов и выполнения многошаговых процессов. Устранять технические проблемы и узкие места производительности. Участвовать в диагностике и устранении инцидентов в production-среде. Поддерживать и развивать существующий код AI-платформы. Ожидаем, что не менее 50% рабочего времени специалист будет посвящать архитектуре, разработке, code review и решению сложных технических задач. Требования Не менее 5 лет опыта промышленной backend-разработки. Не менее 2 лет опыта в роли Senior Engineer, Technical Lead или Solution Architect. Практический опыт проектирования и запуска production-систем. Сильные практические навыки разработки на Python. Опыт разработки на Go или Java будет существенным преимуществом. Опыт построения микросервисной и event-driven архитектуры. Практический опыт работы с REST API, gRPC, очередями сообщений и асинхронной обработкой. Уверенное знание SQL и опыт работы с PostgreSQL. Опыт работы с Redis, Kafka, RabbitMQ, NATS или аналогичными решениями. Практический опыт использования Do

Employer contacts (email/phone/telegram) are hidden from the public preview — send your CV, and we will connect you directly.