Applied AI Engineer

О позиции

BJAK — ведущая страховая платформа Юго-Восточной Азии с 2019 года, которая расширяется в направление финтех-услуг: инвестиции, обмен валют, путешествия и управление финансами. Мы работаем с командами из 20+ стран и ищем талантов, которые разделяют нашу миссию — помогать людям получать больше от своих денег каждый день. Эта роль предлагает возможность работать над продуктами, которые реально влияют на миллионы пользователей, а не просто проводить исследования.

Чем заниматься

• Разрабатывать AI-агентов, рабочие процессы и инструменты для решения реальных продуктовых и операционных задач
• Применять LLM, retrieval-augmented generation, инструмент-коллинг, эвалюацию и guardrails в финансовых рабочих процессах
• Создавать AI-ассистированный опыт для онбординга, поддержки, KYC, риск-менеджмента, CRM и обработки документов
• Работать совместно с продуктом и инженерами для выявления перспективных направлений и быстрого внедрения улучшений в продакшене
• Дизайнить системы с учётом ограничений: точность, риск галлюцинаций, задержки, стоимость, безопасность и комплаенс
• Преобразовывать ручные процессы в масштабируемые AI-системы

Что ждут

• Практический инженерный опыт, а не только стратегический или управленческий в области AI
• Опыт разработки AI-агентов, LLM-приложений, RAG-систем, автоматизированных рабочих процессов и ко-питов
• Сильные навыки программирования на Python, TypeScript или JavaScript
• Здоровое понимание того, что стоит автоматизировать, а что нет
• Умение выпускать работающие системы, тестировать качество и повышать надёжность со временем

Будет плюсом

• Опыт работы в финтехе, банках, автоматизации поддержки, риск-менеджменте, KYC, фрод-детекции, CRM или операционной автоматизации
• Опыт работы с LLM в продакшене с реальными пользователями
• Базовые знания комплаенса и регулирования финансовых услуг

Условия

• Работа над продуктами с реальной пользовательской базой — не демо-проекты
• Гибкая удалённая работа с обязательным проживанием в Таиланде
• Команда из 20+ национальностей и международная рабочая культура
• Быстрый процесс найма — оценка и оффер в течение 1 недели при успешном прохождении
• Английский язык как основной рабочий язык глобальной команды
• Возможность работать на passion-driven основе без почасового подсчёта времени

Навыки

• Python
• TypeScript
• JavaScript
• LLM
• RAG
• AI Agents
• API Integration
• Git
• Docker
• AWS
• GCP
• Azure
• SQL
• NoSQL
• PostgreSQL
• MongoDB
• Redis
• FastAPI
• Flask
• Streamlit
• LangChain
• HuggingFace
• PyTorch
• TensorFlow
• Scikit-learn
• Pandas
• NumPy
• JSON
• REST API
• GraphQL
• CI/CD
• Kubernetes
• Terraform
• Jira
• Confluence
• Slack
• Figma

Могут спросить на собеседовании

1. Расскажите о случае, когда вы разработали AI-систему в продакшене. Каковы были ограничения и как вы обеспечивали их соблюдение?
2. Как вы оцениваете качество LLM-приложений? Какие метрики и подходы используете?
3. Опишите ситуацию, когда AI-решение дало ошибочный результат или галлюцинацию. Как вы действовали?
4. Какие компоненты вы бы добавили для безопасного использования AI в финансовой сфере (KYC, кредитование)?
5. Как вы определяете, какие процессы стоит автоматизировать через AI, а какие оставить ручными?