ml engineer агентных решений

HireHi; United States; Remote; USD 22,000 - 43,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС

Страхование

Компенсация жилья

Ежегодный корпоратив

Офис в центре Москвы

MacBook и мониторы

Job summary

HireHi ищет опытного инженера по разработке AI-агентов для зарубежной цифровой экосистемы. Вы будете проектировать логику агентов, подбирать LLM, encoder и reranker, реализовывать ReAct и RAG, а также интегрировать REST API и очереди сообщений.

Важна способность разворачивать решения через Docker, Kubernetes и CI/CD. Официальное трудоустройство в IT-компании, ДМС, страхование от несчастных случаев с первой недели, больничные, MacBook и мониторы.

Qualifications

• Опыт разработки на Python с asyncio, FastAPI и DI.
• Опыт запуска RAG-решений в продакшене.
• Знания embeddings, векторного поиска и контекстов.
• Понимание agent harness.
• Опыт сравнения LLM/VLM по качеству и производительности.

Responsibilities

• Проектировать логику и сценарии работы AI-агентов
• Выбирать LLM, encoder и reranker
• Реализовывать ReAct, Tool Calling и RAG
• Интегрировать REST API, WebSocket, Kafka и RabbitMQ
• Развивать пайплайн базы знаний
• Создавать Evals и LLM-as-a-Judge
• Настраивать логирование, мониторинг и оповещения
• Разворачивать и сопровождать решения с Docker, Kubernetes и CI/CD

Skills

Python

FastAPI

asyncio

Dependency Injection

RAG production

Tools

REST API

WebSocket

Kafka

RabbitMQ

Job description

Описание: Команда разрабатывает агентные решения для зарубежной цифровой экосистемы. AI-агенты уже работают в продакшене и дают измеримый эффект от автоматизации.

Задачи

• Проектировать логику и сценарии работы AI-агентов
• Выбирать LLM, encoder и reranker
• Реализовывать ReAct, Tool Calling и RAG
• Интегрировать REST API, WebSocket, Kafka и RabbitMQ
• Развивать пайплайн базы знаний
• Создавать Evals и LLM-as-a-Judge
• Настраивать логирование, мониторинг и оповещения
• Разворачивать и сопровождать решения с Docker, Kubernetes и CI/CD

Требования

• Коммерческий опыт разработки на Python с asyncio, FastAPI и Dependency Injection
• Опыт запуска RAG-решений в продакшене
• Знание embeddings, Vector/Hybrid Search, работы с контекстом и промптами
• Понимание современных подходов к agent harness
• Опыт сравнения LLM/VLM по качеству и производительности
• Навыки разработки с Cursor, Claude Code и другими агентными инструментами
• Будет плюсом: классический ML и Deep Learning, дообучение LLM (SFT, LoRA, RL), развёртывание LLM с vLLM или SGLang

Условия

• Официальное трудоустройство в аккредитованную IT-компанию
• ДМС и страхование от несчастных случаев с первой недели
• Больничные за первые 10 дней — до 100% оклада
• MacBook, мониторы и необходимая техника
• Ежегодные корпоративы с компенсацией дороги и проживания
• Офис в центре Москвы, ул. Мясницкая, 16