Разработчик (AI-Augmented Engineering Platform)

Мы приглашаем в свою команду Разработчика для работы над AI-Augmented Engineering Platform.

Мы строим платформу, в которой AI — не вспомогательный инструмент, а ключевая часть инженерного процесса. Наши продукты решают задачи, которые невозможно закрыть классическими подходами.

Работа на стыке software engineering, NLP и data engineering. Мы активно используем LLM, embeddings, RAG-пайплайны и multi-agent архитектуры — не как эксперименты, а как production-компоненты.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и разрабатывать AI-based пайплайны: от парсинга кода и требований до построения семантических матчей и генерации отчётов;
• Строить и поддерживать RAG-системы: индексация, retrieval, re-ranking, контроль качества выдачи;
• Разрабатывать агентские системы (multi-agent orchestration) для автоматизации аналитических и инженерных задач;
• Работать с различными базами данных;
• Обеспечивать воспроизводимость, устойчивость и объяснимость результатов AI-пайплайнов;
• Участвовать в проектировании архитектуры системы и принятии технических решений.

Что мы ожидаем:

Языки и стек

Уверенная работа в одном из трёх языков и готовность развиваться в остальных:

• Java/Kotlin — enterprise-grade сервисы, интеграция с существующими системами;
• Python — LLM-интеграции, data pipelines, прототипирование;
• TypeScript — backend-сервисы, API, frontend инструментов

AI и инженерия

• Практический опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, open-source модели) — промпт-инжиниринг, structured output, function calling, MCP;
• Понимание принципов работы embeddings и семантического поиска;
• Опыт или осведомлённость в построении RAG-систем (стратегии чанкинга, обеспечение качества результата, организация антигаллюцинации)
• Опыт и интерес к агентским фреймворкам;
• Использование AI-инструментов в повседневной разработке

Engineering mindset

• Умение декомпозировать сложные, плохо определённые задачи;
• Способность строить гипотезы, проверять их и доказательно защищать решения;
• Внимание к устойчивости реализуемых решений