AI-инженер (Middle+)

Формат работы: полный день, удаленно

Мы ищем AI-инженера, который усилит техническую команду Flomni. Нам нужен практик — человек, который умеет интегрировать возможности LLM в реальный продукт и берёт на себя ответственность за результат.

Твоя основная задача — строить надёжный и безопасный слой сервисов, обеспечивающий работу AI-функций внутри платформы: от обработки текстов до аналитики больших массивов данных.

Платформа работает в продакшене: тысячи диалогов, подключённые каналы, CRM, аналитика. AI-фундамент уже заложен — есть ассистенты, векторная база, трейсинг. Твоя задача — развивать это в полноценный AI-продукт.

Наши преимущества:

Аккредитованная продуктовая IT-компания;
Включены в Реестр ПО РФ, резиденты инновационного центра Сколково;
Среди наших клиентов известные компании: CDEK, Деловые линии, Байкал Сервис, ReStore, Мир Кубиков, Carprice, Уральские авиалинии, Red Wings и другие.

Что предстоит делать

RAG и поиск: настраивать и оптимизировать гибридный поиск по базам знаний (семантика + ключевые слова), работать со стратегиями чанкинга, ранжированием и тестированием качества ответов
Безопасность данных: внедрять инструменты анонимизации (PII/NER) перед отправкой данных во внешние LLM-провайдеры, строить аудит действий AI
Аналитика диалогов: автоматическое тегирование, оценка качества диалогов, генерация отчётности на основе данных клиентов
Интеграции: строить защищённые интерфейсы между AI-компонентами и внешними базами данных, CRM и провайдерами (OpenAI, YandexGPT, GigaChat)
Работа с данными: внедрять решения для анализа текстовых и голосовых коммуникаций (транскрибация, тегирование, классификация)
Оптимизация: следить за стоимостью токенов, latency и участвовать в развитии AI-инфраструктуры
Гибкость: не бояться зайти во фронтенд за quick wins — если небольшое изменение на UI ускорит доставку ценности пользователю, ты не ждёшь другого разработчика

Примеры реальных задач из бэклога

Вот с чем ты будешь работать в первые месяцы:

Первый спринт — алгоритмическая задача:

Интеграция NER-модели для обнаружения и анонимизации персональных данных (PII) в тексте диалога до его отправки во внешний LLM-провайдер. Твоя задача: выбрать модель, спроектировать pipeline обнаружения и замены сущностей, покрыть граничные кейсы и измерить точность на реальных данных.

Другие задачи в очереди:

Переход на гибридный поиск (BM25 + векторный) по базе знаний ассистентов
Механики расчёта аудита качества AI-ответов и вывод оценок
Внедрение журнала аудита действий AI (Audit Logs)
Адаптеры для работы с YandexGPT и GigaChat
Реализация BYOK для внешних провайдеров и российских моделей

За что будешь отвечать

Ты будешь первым, кто начнёт работать над Flomni AI Studio — новой платформой для конфигурирования, тестирования и мониторинга AI-агентов. Платформа охватит весь жизненный цикл AI-продуктов: от RAG и отладки промптов до контроля качества ответов на реальных данных.

Работа в связке с CPO. Ты выступаешь как технический лид AI-направления: оцениваешь реализуемость идей, проектируешь архитектуру новых функций и выбираешь подходящий стек.

Стек

TypeScript, Node.js, NATS, Weaviate (векторная БД), Langfuse (трейсинг и Evals), PostHog, Yandex.Tracker

Кого мы ищем

Хард:

Сильный опыт бэкенд-разработки (3–5+ лет)
Глубокое понимание устройства современных LLM-систем — RAG, векторные базы данных, оркестрация
Понимаешь разницу между прототипом в чате и отказоустойчивым решением в продакшене
Умеешь самостоятельно реализовывать логику внутри существующего бэкенда

Будет плюсом:

Опыт с транскрибацией и голосовыми данными
Опыт развёртывания OSS-моделей в контуре клиента

Софт:

Тебе искренне интересно "хакать" возможности моделей и экспериментировать с промптами
Если видишь, что архитектура решения слишком дорогая или модель галлюцинирует — приходишь с предложением, не ждёшь тикета
Готов разделять ответственность за конечный результат
Когда задача кажется невозможной — ищешь обходной путь, а не причину отказаться

Условия

Оклад: 300 000 ₽ + бонус до 180 000 ₽ / месяц
Оформление по ТК / ИП (РФ)
Удаленный формат, по РФ
Спринты по 2 недели с чётким scope и Definition of Done
Задачи оцениваются в story points, планирование — совместно с командой
Daily meetings — коротко, без воды: что сделал, что делаю, есть ли блокеры
Задачи ведутся в Jira и Yandex.Tracker, коммуникация — в Telegram
Все договорённости по метрикам и целям фиксируются до старта спринта
Команда: демократичная среда, культура уважения и открытости

По вопросам и откликам пиши в тг @korolevaelenka