Просмотр вакансии

Привет! Мы — команда разработки ML-помощников и ассистентов. Создаём и развиваем интеллектуальных ассистентов, которые встраиваются прямо в рабочие процессы компании. Наши боты работают в корпоративном мессенджере, автоматизируют HR-процессы, суммаризируют многотысячные треды и звонки — экономят часы времени каждому сотруднику. Мы делаем полезные прикладные проекты, которые решают реальные задачи бизнеса.

Наша цель — сделать ML-помощников незаметными, но незаменимыми. Мы хотим, чтобы каждый сотрудник взаимодействовал с десятками ассистентов ежедневно, не задумываясь, что за этим стоит сложная инженерия: оркестрация LLM, потоковая обработка данных, интеграция с корпоративными системами и надёжное рантайм-окружение на Go.

Ищем инженера, который готов вместе с нами проектировать и разрабатывать прикладные AI-решения и поддерживать высокий уровень инженерной культуры.

Наш стек

• Go
• PostgreSQL
• Kafka
• Kubernetes
• Docker
• LLM
• Prometheus
• Grafana
• OpenTelemetry

Вы будете

• Проектировать и разрабатывать ML-помощников и ассистентов на Go — от архитектуры до продакшн-релизов.
• Строить надёжную оркестрацию: управление диалоговыми состояниями, очередями задач, асинхронными вызовами LLM.
• Интегрировать ассистентов с корпоративным контекстом: корпоративный мессенджер, Jira, Confluence, внутренние базы знаний.
• Работать с промптами: оптимизировать, тестировать, внедрять RAG-пайплайны для точных ответов по документации компании.
• Обеспечивать отказоустойчивость ассистентов — обработка ошибок, retry-логика, circuit breaker, graceful degradation при недоступности LLM.
• Разрабатывать пайплайны суммаризации: стриминг аудио из звонков ASR chunking LLM генерация саммари в реальном времени.

Примеры задач

• Разработать HR-ассистента в корпоративном мессенджере.
• Разработать AI-ассистент для юридического отдела.
• Реализовать пайплайн суммаризации звонков.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на Go от 3 лет..
• Понимание архитектуры LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, контекстные окна, токенизация.
• Опыт работы с Kafka.
• Уверенное владение K8s, Docker — вы умеете упаковывать ассистента в образ и деплоить в кубер.
• Понимание принципов Observability: логи, метрики, трейсинг (OpenTelemetry) для отладки AI-пайплайнов.
• Навык написания тестов (unit, integration, e2e) для ассистентов — промпты и сценарии тоже нужно тестировать.

Будет плюсом

• Опыт работы с embedding-моделями и ранжированием для RAG-пайплайнов.
• Умение читать и дебажить чужой код на Go, проводить ревью.
• Опыт разработки плагинов/интеграций для корпоративных мессенджеров.