Autonomous AI Agent Engineer (Production-Ready)

HireHi; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

HireHi ищет инженера по разработке агентов ИИ в США. Ваша задача — строить агентов, которые выполняют рабочие процессы, подключаются к API и внутренним системам, обеспечивают многошаговое принятие решений и устойчивость к сбоям.

Требуется глубокий опыт Python, бэкенда, работы с LLM API и инструментами LangGraph/LangChain/LlamaIndex, а также знание RAG, векторного поиска и управления контекстом.

Qualifications

• Выдающиеся навыки Python и бэкенд-разработки.
• Опыт продакшн-уровня с LLM API и системами агентного типа.
• Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичными инструментами.
• Опыт с вызовами инструментов и выдачей структурированных результатов.
• Знание RAG, embeddings, векторного поиска и контекст-менеджмента.
• Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и fallback-логикой.
• Опыт интеграции API и событийно-ориентированных рабочих процессов.
• Опыт в оценке и трассировке LLM и отладке.

Responsibilities

• Разрабатывать агентов ИИ, которые выполняют рабочие процессы, а не только общаются через чат.
• Подключать агентов к API и внутренним системам, включать использование инструментов и контекстный поиск, обеспечивать многошаговое принятие решений, обработку сбоев.
• Владеть дизайном и реализацией агентов через оценку, развёртывание и обеспечение надёжности в проде.

Skills

Python

Backend инженering

LLM API\u2011s

Агентные системы

Интеграция с API

Tool calling

RAG

embeddings

Векторное поисковое

Контекст-менеджмент

Состояние агента

Маршрутизация

Повторные попытки

Fallback

Docker

Kubernetes

CI/CD

AWS

Tools

LangGraph

LangChain

LlamaIndex

Инструменты для структурированных выходов

Job description

HireHi ищет инженера по разработке агентов ИИ в США. Ваша задача — строить агентов, которые выполняют рабочие процессы, подключаются к API и внутренним системам, обеспечивают многошаговое принятие решений и устойчивость к сбоям.

Требуется глубокий опыт Python, бэкенда, работы с LLM API и инструментами LangGraph/LangChain/LlamaIndex, а также знание RAG, векторного поиска и управления контекстом.