О компании
Развиваем корпоративную AI-платформу, помогаем инженерным командам применять AI в повседневной работе. В небольшой команде создаём инфраструктуру доступа к моделям, инструменты для coding agents и системы учёта их использования.
Обязанности
- Развивать AI Dev Proxy и Tools Hub — корпоративные сервисы доступа к моделям, инструментам и контексту для разработки.
- Создавать сервисы, CLI, Skills и MCP-интеграции для работы с Jira, Confluence, GitLab и другими корпоративными системами.
- Развивать сценарии coding agents: подключать модели и инструменты, улучшать работу с контекстом, связывать выполнение задач с кодом и проверками.
- Участвовать в запуске и эксплуатации моделей и AI-сервисов, улучшать их надёжность, производительность и наблюдаемость.
- Автоматизировать учёт AI-инструментов, лицензий, доступов, потребления ресурсов и затрат; объединять данные из разных систем и создавать аналитику.
- Проводить воспроизводимые эксперименты на реальных задачах разработки: сравнивать качество, скорость и стоимость моделей и инструментов, проверять результаты изменений.
- Работать с командами разработки: разбирать проблемы применения AI, помогать подключать и настраивать инструменты, участвовать в подготовке практических материалов и воркшопов.
Требования
- Опыт коммерческой разработки от 5 лет и уверенное владение Python.
- Умение проектировать и сопровождать production-сервисы: API, модели данных, очереди и фоновые задачи, тесты, метрики, логи и tracing.
- Уверенный SQL, опыт работы с базами данных и интеграциями с внешними API.
- Уверенная работа с Linux, контейнерами, Git и CI/CD.
- Практический опыт работы с LLM и coding agents, понимание их возможностей, ограничений и типичных ошибок.
- Понимание архитектуры AI-агентов: tool calling, MCP, управление контекстом, orchestration, retries и fallbacks.
- Умение разбираться в данных, проверять гипотезы и объяснять технические решения через измеримые результаты.
- Самостоятельность в незнакомых задачах, готовность работать на разных участках платформы и делиться знаниями с командой.
- Будет преимуществом опыт автоматизации учёта ресурсов, лицензий и доступов, разработки metering- или billing-систем; построения аналитических витрин и дашбордов; работы с Kubernetes, GPU-инфраструктурой и инструментами LLM serving (например, vLLM, TGI или Triton Inference Server); создания CLI, SDK, IDE-плагинов или внутренних developer platforms; знакомство с Go или TypeScript, участие в open source-проектах.
Условия
- Зарплата по итогам собеседования.
- Полная занятость, официальное трудоустройство и полностью белая заработная плата.
- Можно работать удалённо по РФ или в гибридном формате; офисы в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске.
- ДМС и онлайн-консультации специалистов.
- Поддержка выступлений на конференциях и подготовки публикаций.
- Доступ к внутреннему учебному центру: курсам, тренингам и профессиональной литературе.