Senior LLM Backend Engineer

Наша команда обеспечивает доступность нейросетей для тысяч пользователей одновременно. Мы сопровождаем и улучшаем production-платформу для хостинга LLM: ее надежность, производительность и масштабирование. Кроме того, мы создаём прикладные AI-продукты на базе LLM. Ищем опытного инженера, которому интересно работать и с платформенной частью, и с продуктовой.

Чем предстоит заниматься:

• Инфраструктура и высоконагруженный инференс (Platform Engineering)
• Проектирование и поддержка GPU-кластера инференса (Nvidia) для десятков тысяч пользователей: скалирование, балансировка и приоритизация запросов, пользовательские лимиты
• Оптимизация производительности: кэширование, батчинг, etc
• Надежность и observability: обеспечение SLA и предотвращение регрессий
• Оценка и внедрение новых LLM
• Продуктовая разработка (LLM Application)
• Разработка AI-сервисов: AI Code Assistant (Co-Pilot), AI Chat, AI Code Review
• Проектирование пайплайнов автоматизаций: tool/function calling, обработка ошибок, управление контекстом/состоянием
• Интеграции: встраивание AI-сервисов в корпоративную среду (API, БД, legacy-системы)
• Исследования и прототипирование (R&D)
• Проведение экспериментов, создание MVP и выстраивание пути доведения до продакшена
• Исследование новых технологий и подходов для улучшения продуктов

Мы ждем от будущего члена команды:

• Экспертиза в Python & Backend
• Опыт разработки на Python (5+ лет), знание стандартов: typing, асинхронность, паттерны проектирования
• Опыт создания высоконагруженных API (FastAPI или аналоги), работа с очередями, воркерами и фоновыми задачами
• Архитектура и надежность (Production)
• Опыт построения gateway/router, управление ключами, маршрутизация, пользовательские лимиты
• Опыт поддержки высоконагруженных сервисов в продакшене: стабильность контрактов, обработка ошибок
• Глубокие знания LLM & Inference
• Опыт работы с инструментами инференса (vLLM, SGLang, OpenAI API), понимание их внутренней работы
• Опыт настройки инференса под highload: latency/throughput, управление GPU-ресурсами
• Опыт построения решений с tool/function calling: MCP, guardrails, борьба с галлюцинациями

Будем рады предложить вам:

• Конкурентный уровень заработной платы
• Гибридный формат работы, возможность полной удалённой работы
• Систему премирования за научные достижения, публикацию статей, регистрацию патентов и выступления на конференциях
• «Лекторий», в рамках которого приглашенные эксперты и наши специалисты на регулярной основе делятся профессиональным опытом из различных областей науки
• Внутреннюю программу поддержки инноваций
• Медицинскую страховку, включающую стоматологию, госпитализации, международные путешествия
• Льготное страхование членов семьи