Fullstack AI Engineer
Описание
Локация: Москва, Овчинниковская набережная, 18/1с2. Формат работы: на месте работодателя или гибрид.
Компания
PARI развивает внутренние AI-решения для юридических, финансовых, маркетинговых, CRM и других корпоративных функций.
Что делать
Разрабатывать LLM-приложения, AI-ассистентов и агентские сценарии для внутренних команд.
Интегрировать готовые AI-продукты с операционными процессами, внутренними системами, API, 1С, корпоративными хранилищами и BI.
Проектировать взаимодействие LLM с инструментами и данными через tool calling, MCP, RAG, embeddings и векторный поиск.
Развивать LLM-шлюз с маршрутизацией между моделями и провайдерами, виртуальными ключами, лимитами, бюджетами и guardrails.
Создавать PoC, внутренний AI-чат, систему оценки качества и мониторинг сценариев, а затем запускать проверенные решения в production.
Работать напрямую с владельцами бизнес-процессов, разработкой, информационной безопасностью и юристами.
Требования
От 3 лет коммерческого backend-опыта и минимум 1 год практической работы с Python.
Production-опыт с LLM-приложениями: RAG, AI-ассистентами, агентами, tool calling или интеграциями с бизнес-процессами.
Понимание context management, structured output, embeddings, RAG и agentic-flow.
Опыт работы с LangGraph, LangChain или аналогичными фреймворками, а также с внешними и внутренними API.
Знание system design, SQL, баз данных, очередей, кэширования, интеграционных паттернов, Git, Docker и FastAPI или аналогов.
Опыт с RabbitMQ, Kafka или аналогами, а также с векторным поиском и базами данных, например Qdrant.
Хорошо, если есть
Опыт развития LLM-шлюзов типа LiteLLM: маршрутизация, виртуальные ключи, лимиты и контроль потребления.
Опыт самостоятельного анализа бизнес-процессов и доведения решений до production-нагрузки.
Культура и преимущества
Возможность быстро проверять технические и продуктовые гипотезы на реальных пользователях.
Фокус на решениях, которые входят в ежедневную работу сотрудников и подтверждают бизнес-эффект.
Работа над AI-продуктами от первой гипотезы до production и последующего масштабирования.
Процесс найма
Звонок с рекрутером и интервью с руководителем.
Финальная встреча в офисе, служба безопасности и офер.