AI Инженер

5+ лет в бэкенд-разработке, из них 1,5+ года — продукты на LLM, выведенные в прод к реальным пользователям (не только прототипы).
RAG в проде: чанкинг, эмбеддинги, векторные БД, гибридный поиск, реранкинг; умение объяснить, почему RAG не находит нужный фрагмент, и починить это.
Агенты и tool calling: агент вызывает API и функции системы, маршрутизация и декомпозиция запросов, structured output.
Опыт построения evals: эталонные наборы, LLM-as-judge, регрессионные прогоны. Должен уметь цифрой показать, что новая версия лучше предыдущей.
Уверенный Python и продакшен-инженерия: API, очереди, Docker, CI/CD, логирование, тесты.
SQL и реляционные БД (PostgreSQL): для отчётов и ответов по данным пользователя.
Понимание рисков LLM: prompt injection, утечки данных, галлюцинации и как их ограничивать.
Опыт менторства или код-ревью более младших разработчиков.

Будет плюсом

Опыт с документами: правовые тексты, бухгалтерия, HR.
Опыт с ERP, учётными или B2G-системами.
Text-to-SQL и генерация отчётов по данным.
Развёртывание open-source моделей on-prem (vLLM, Ollama и т.п.) — на случай требований госзаказчика к хранению данных.
Инструменты наблюдаемости LLM: Langfuse, LangSmith или аналоги.
Знание законодательства РК о персональных данных.
Публичные демо, доклады или работа с заказчиками на пресейле

Архитектура агента. Маршрутизация вопросов между источниками, разбор составных вопросов, tool calling, управление контекстом и сессиями.

RAG по нормативке и документации. Загрузка и чанкинг больших документов, гибридный поиск и реранкинг, актуализация при изменении законов.

Оценка качества (evals). Эталонные наборы вопросов вместе с методологами, автоматический прогон перед каждой выкладкой, метрики в проде (доля верных ответов, «не нашёл», обратная связь).

Безопасность и данные. Права агента не шире прав пользователя, защита от prompt injection, подтверждение перед записью данных, аудит действий. Работа с персональными данными по законодательству РК.

Выбор моделей и инфраструктуры. Облачные API или on-prem, стоимость и латентность, мониторинг и трассировка запросов.

Разработка функций руками. Отчёты по данным, заполнение форм, цепочки операций — вместе с текущим разработчиком.

Менторство и ревью. Ревью кода и промптов второго разработчика, рост его до уверенного мидла.

Участие в продукте и продажах. Оценка реализуемости идей с продакт-оунером, технические демо и ответы на вопросы заказчика про безопасность ИИ.

Возможность развивать AI-агента в действующей ERP-системе, используемой организациями Казахстана.
Возможность влиять на архитектуру, качество и безопасность AI-решений продукта.
Участие в развитии технической экспертизы команды и обмене опытом.
Конкурентную заработную плату по результатам собеседования.
Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РК.