Remote LLM Engineer — Build Production AI Pipelines

Mad Devs; United States; Remote; USD 90,000 - 170,000; Full time

Benefits offered by this job

Flexible hours

Remote-first culture

Long-term projects

Salary in dollars

Professional communities

Onsite business trips

Training budget

Paid conferences

Job summary

Mad Devs в США ищет инженера по искусственному интеллекту, который возьмет на себя развитие AI-слоя продуктов — от исследований до развёртывания в продакшн. Вы будете нести полный цикл ответственности за AI‑инициативы и работать над реальными задачами GenAI.

Вы будете строить конвейеры LLM, агенты и RAG‑системы, развивать сервисы на Python (Django, Celery, Redis), оптимизировать качество моделей и затраты на инфраstructure, плотно сотрудничая с продукт‑менеджерами и инженерами.

Qualifications

• Опыт внедрения NLP-проектов в продакшне не менее 1 года.
• Опыт разработки продакшн‑LLM приложений.
• Навык работы с RAG, эмбеддингами и векторными БД.
• Опыт работы с LangGraph или LangChain.
• Сильный бэкэнд на Python (Django, PostgreSQL, асинхронность).
• SQL и Pandas, ориентированность на данные.
• Английский B2–C1, русский C1.
• Будет плюсом: Qdrant, pgvector, Fine-tuning, Kubernetes, gRPC, Go.

Responsibilities

• Разработка конвейеров LLM, агентов и RAG‑систем.
• Разработка продакшн‑сервисов на Python: Django, Celery, Redis.
• Валидация гипотез продукта на реальных данных.
• Измерение качества, производительности и затрат LLM.
• Сотрудничество с продакт-менеджерами и инженерами для масштабирования решений.

Skills

NLP in production

LLM applications

RAG systems

LangChain

Python backend

Django

PostgreSQL

Async programming

SQL

Pandas

English B2-C1

Tools

LangGraph

LangChain

Qdrant

pgvector

Kubernetes

gRPC

Go

Job description

Mad Devs в США ищет инженера по искусственному интеллекту, который возьмет на себя развитие AI-слоя продуктов — от исследований до развёртывания в продакшн. Вы будете нести полный цикл ответственности за AI‑инициативы и работать над реальными задачами GenAI.

Вы будете строить конвейеры LLM, агенты и RAG‑системы, развивать сервисы на Python (Django, Celery, Redis), оптимизировать качество моделей и затраты на инфраstructure, плотно сотрудничая с продукт‑менеджерами и инженерами.