AI engineer

SkillCampVR ab.; United States; Remote; USD 180,000 - 240,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexible remote work

Job summary

SkillCampVR ab. ищет опытного инженера-программиста для проектирования и поддержки production-ready AI‑приложений на базе больших языковых моделей (LLM).

Основной фокус на backend на Python, интеграцию RAG‑пайплайнов и многошаговых агентов с LangGraph и современными инструментами для верификации и наблюдаемости. Кандидат будет работать над промптингом, управлением контекстом, латентностью и безопасностью в production, а также над реальным влиянием на архитектуру продукта в рамках гибкой

Qualifications

• 5+ лет коммерческой разработки, преимущественно backend на Python.
• Сильные архитектурные навыки: умеете разбивать систему на чёткие компоненты и документировать решения.
• Опыт работы с API, базами данных, асинхронной обработкой, тестированием и CI/CD.
• Практический опыт: довели до production хотя бы одну RAG-систему или AI-агента, написанных в коде.
• Хорошее понимание ограничений LLM (галлюцинации, размер контекста, качество retrieval) и способов их обходить.
• Ответственность: вы берёте неопределённые задачи и самостоятельно доводите их до работающего решения.

Responsibilities

• Проектировать и развивать backend-сервисы на базе LLM: промптинг, structured outputs, tool calling, управление контекстом
• Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: загрузка документов, чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, reranking, grounding
• Разрабатывать многошаговых агентов на LangGraph (или аналогах): планирование, состояние, обработка ошибок, контроль выполнения
• Измерять качество с помощью автотестов, LLM-evals, трейсинга и observability
• Готовить системы к production: latency, стоимость, безопасность, контроль доступа, деплой
• Работать в AI-native режиме с coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor), не жертвуя качеством кода

Skills

Python

Backend development

REST APIs

Asynchronous processing

CI/CD

Tools

LangGraph

Qdrant

Milvus

pgvector

LangSmith

Langfuse

Ragas

MCP

guardrails

AWS

Docker

Job description

Описание

Мы ищем опытного инженера-разработчика для проектирования, разработки и поддержки production-ready AI-приложений на базе больших языковых моделей (LLM). Мы создаём интеллектуальные системы, которые объединяют retrieval-augmented generation (RAG), AI-агентов, обработку знаний и интеграцию с корпоративными данными и сервисами. Это практическая инженерная роль с упором на код. Нам нужен человек, который понимает, как устроены LLM-системы изнутри, и умеет их проектировать, реализовывать, тестировать и эксплуатировать, а не просто настраивать готовые AI-инструменты или визуальные конструкторы.

Задачи

• Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на базе LLM: промптинг, structured outputs, tool calling, управление контекстом
• Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: загрузка документов, чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск, reranking, grounding
• Разрабатывать многошаговых агентов на LangGraph (или аналогах): планирование, состояние, обработка ошибок, контроль выполнения
• Измерять качество с помощью автотестов, LLM-evals, трейсинга и observability
• Готовить системы к production: latency, стоимость, безопасность, контроль доступа, деплой
• Работать в AI-native режиме с coding-агентами (Claude Code, Codex, Cursor), не жертвуя качеством кода

Требования

• 5+ лет коммерческой разработки, преимущественно backend на Python
• Сильные архитектурные навыки: умеете разбивать систему на чёткие компоненты и документировать решения
• Опыт работы с API, базами данных, асинхронной обработкой, тестированием и CI/CD
• Практический опыт: вы довели до production хотя бы одну RAG-систему или AI-агента, написанных в коде
• Хорошее понимание ограничений LLM (галлюцинации, размер контекста, качество retrieval) и способов их обходить
• Ответственность: вы берёте неопределённые задачи и самостоятельно доводите их до работающего решения
• Будет плюсом: LangGraph в production; Векторные базы данных (Qdrant, Milvus, pgvector) и гибридный поиск; Инструменты для evals и observability (LangSmith, Langfuse, Ragas); MCP, guardrails, защита от prompt injection, контроль доступа на уровне документов; AWS, Docker, cloud-native деплой

Условия

• Работа напрямую с основателями над AI-продуктом с высоким влиянием
• Высокая степень автономии и реальное влияние на архитектуру продукта
• Гибкая удалённая работа