Просмотр вакансии

Мы — международная IT-компания НОВЕО. С 2002 г. занимаемся проектами по заказной разработке ПО для западноевропейского рынка.
Компанию отличает продуктовый подход к разработке и плотная интеграция специалистов в распределенную команду, что позволяет им напрямую влиять на техническое решение, качество кода и конечный результат.

Рабочие языки на проектах: английский, русский.

О проекте:

Проект представляет собой масштабную облачную AI-платформу для автоматизации контакт-центров и управления клиентским опытом (Customer Experience, CX). Решение используется международными компаниями для обработки большого объема входящих и исходящих коммуникаций, автоматизации бизнес-процессов и повышения эффективности клиентского сервиса.

Платформа построена на современной cloud-native архитектуре и объединяет телеком-инфраструктуру операторского уровня (carrier-grade) с собственными AI-технологиями. Она поддерживает обработку миллионов взаимодействий по различным каналам связи, обеспечивает высокое качество голосовой связи, глобальную телефонную нумерацию и отказоустойчивую работу под высокой нагрузкой.

Одним из ключевых направлений проекта является развитие мультимодальных AI-решений для автоматизации клиентского обслуживания. Платформа поддерживает обработку голосовых и текстовых обращений, интегрируется с внешними системами через API и позволяет автоматизировать различные сценарии взаимодействия с пользователями на нескольких языках.

Кроме того, продукт включает высокопроизводительный интеллектуальный диалер для входящих и исходящих коммуникаций, глубокую интеграцию с CRM-системами, а также инструменты мониторинга и аналитики в режиме реального времени.

Стек технологий: PyTest, Playwright, k6, Kubernetes.

Мы ждём от тебя:

• опыт написания production-ready автотестов на Python (PyTest) и TypeScript (Playwright) — чистый, читаемый, поддерживаемый код, проходящий code review;
• практический опыт разработки или внедрения подходов к оценке качества LLM/AI-моделей (LLM evaluation): LLM-as-a-Judge, rubric-based scoring, semantic similarity или аналогичных методов;
• опыт работы с CI/CD в облачной инфраструктуре: использование canary-релизов, автоматических quality gates и механизмов автоматического отката (rollback) при возникновении проблем;
• опыт определения, измерения и контроля SLO (Service Level Objectives) для AI/ML-сервисов, включая такие показатели, как latency, accuracy и reliability, а также автоматизации контроля этих метрик;
• опыт совместной работы с ML-инженерами: понимание особенностей работы с датасетами, результатами инференса моделей и метриками оценки качества (evaluation metrics);
• уверенный письменный и разговорный английский язык (B2+ , C1).

Будет большим преимуществом:

• уверенное владение Linux: kubectl, анализ состояния Kubernetes-подов, работа с логами и диагностика проблем в Kubernetes-кластерах;
• опыт работы с аудиоданными и соответствующими протоколами: WebRTC, SIP или другими технологиями телеком-стека;
• опыт нагрузочного тестирования API для ML-инференса с использованием k6 или аналогичных инструментов;
• опыт работы с Nebius AI Cloud и тестирования AI/ML-нагрузок на GPU-инфраструктуре.

Задачи:

• разрабатывать и развивать фреймворки автоматизированного тестирования (PyTest, Playwright, k6) для четырех AI-продуктов, обеспечивая прохождение автоматических проверок качества (quality gates) для каждого Pull Request и canary-развертывания в Kubernetes-кластере Nebius;
• отвечать за критерии автоматического отката (rollback) AI-моделей, качество canary- и A/B-развертываний, а также ежедневно анализировать и устранять проблемы в Kubernetes-кластере с использованием kubectl;
• разрабатывать комплексные стратегии end-to-end тестирования, охватывающие API-контракты, обработку потоковых событий (event streams) и моделирование сценариев взаимодействия пользователей через различные каналы связи, включая LiveKit, PSTN и WebRTC;
• создавать инструменты для оценки качества LLM-моделей, включая LLM-as-a-Judge, rubric-based scoring, выявление аномалий (anomaly detection), а также тестирование защитных механизмов (guardrails) для обнаружения предвзятости (bias), галлюцинаций (hallucinations), токсичного контента (toxicity) и утечек персональных данных (PII) на всех поддерживаемых языках;
• совместно с командами R&D и ML Engineering разрабатывать датасеты для оценки качества моделей и предоставлять структурированные результаты тестирования, способствующие их дальнейшему улучшению;
• определять и развивать систему SLO (Service Level Objectives) для Voice AI-платформы, организовывать мониторинг качества работы в production с использованием Azure Application Insights, а также готовить регулярные отчеты по качеству продукта для руководства компании.

Что ты получаешь:

• трудоустройство через договор с ИП/самозанятым без привязки к определенному местонахождению;
• оплачиваемый отпуск и больничные;
• стабильную долгосрочную загрузку (8 часов в день, 40 часов в неделю), гибкий график, гибридный формат работы;
• работу в профессиональной распределенной команде над интересными проектами;
• продуманный онбординг с опытным наставником, возможность изучения новых технологий и их применение в проектах, внутреннее обучение, митапы, tech talks и прокачка технических навыков;
• сильную команду специалистов, четко выстроенные процессы;
• бесплатное изучение иностранных языков в рабочее время с преподавателями компании (английский, французский);
• компенсацию медицинских услуг, массажа или спорта (внутренний аналог ДМС).

О компании Новео:

• на рынке с 2002 г.;
• производственные отделы в странах Восточной Европы.

Присоединяйся к команде экспертов Новео для решения интересных задач!