AI Agent Engineer

Мы не ищем того, кто просто умеет писать код. Мы ищем архитектора новой реальности, который чувствует LLM на кончиках пальцев и понимает, что классическая разработка умерла. Если ты считаешь, что Claude 3.5 Sonnet — твой лучший парный программист, а Cursor — твое основное оружие, нам по пути.

Что мы делаем:

Мы строим продукты меняющие мир на базе автономных агентов. У нас нет легаси, нет бесконечных митингов. Только чистый созидательный хаос и AI-first подход.

Что нужно будет делать:

* Проектировать системы, где AI — это не "прикрученная фича", а фундамент.

* Строить сложные RAG-цепочки и системы автономных агентов (LangGraph, CrewAI).

* Оптимизировать промпты так, чтобы галлюцинации стремились к нулю.

* Важно: Использовать AI для написания 90% кода. Мы ценим скорость доставки (time-to-market) выше, чем ручное выстукивание по клавишам.

Ты наш человек, если:

* Твой стек: Python/TypeScript + любая обертка над LLM.

* Ты понимаешь разницу между Top-P и Temperature не по учебнику, а по опыту.

* Ты умеешь заставить модель рассуждать (Chain-of-Thought) там, где другие просто сдаются.

* Ты ленив в хорошем смысле: если задачу можно автоматизировать агентом — ты это сделаешь.

Кто мы ищем
Разработчика, который уже запускал multi-agent системы и готов отдать 95 % рутины самим агентам.
Ты не будешь «писать код руками» — ты будешь архитектором и учителем армии автономных агентов, которые сами пишут, тестируют, деплоят и улучшают весь продукт 24/7 для 100 млн потенциальных пользователей.

Минимальный опыт (мы берём даже без коммерческого стажа)

* От 6 месяцев реальной работы с LLM (пет-проекты и open-source — отлично).

* Хотя бы один запущенный multi-agent проект (LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналог).

* Базовый Python.

* Понимание RAG, memory graph, tool-calling и orchestration.

Если ты уже делал, чтобы агенты сами себя улучшали или работали в команде — ты наш человек.

Стек, с которым ты будешь работать (первые 3 недели)

* LangGraph + CrewAI + custom memory graph

* Groq / Together.ai / Llama-3.1-70B (потом self-hosted)

* Python + FastAPI

* Next.js 15 + Tailwind + shadcn/ui

* Vercel + Fly.io + Supabase + Qdrant/Chroma

Всё остальное агенты создадут сами.

Что ты будешь делать (первые 3 месяца)

* Запустить Central Orchestrator и 12 специализированных агентов.

* Собрать MVP, где агенты полностью закрывают разработку, деплой и улучшения.

* Настроить self-improvement loop (агенты сами анализируют логи и становятся лучше каждую ночь).

С 4-го месяца — только высокоуровневые цели и кураторство.

Тестовое задание (выполни прямо сейчас и прикрепи к отклику)

Чтобы мы поняли, что ты именно тот, кого ищем, сделай одно из двух (на выбор, 30–60 минут):

Вариант А (быстрый):
Пришли ссылку на GitHub (или gist) с твоим готовым multi-agent проектом + 3–4 предложения, что именно ты сделал и как агенты взаимодействовали.

Вариант Б (мини-задача):
Создай простой CrewAI / LangGraph crew из 3 агентов, который:

1. Исследует тему

2. Пишет текст

3. Проверяет и улучшает результат

Запусти его на любую тему (например, «как оптимизировать inference LLM») и пришли:

* GitHub gist / репозиторий

* скриншот результата работы crew

* 2–3 предложения, почему ты выбрал именно эту архитектуру

Это не обычная работа.
Это место, где ты запустишь систему, которая дальше развивает себя сама.

Жду твоего сообщения. Готов запустить агентов?