Senior AI Engineer

О позиции

Equs строит инфраструктуру доверия для персонального ИИ. Наша экосистема включает персональный ИИ-ассистент, хранилище личных данных с контролем доступа на уровне файлов, и набор инструментов для разработчиков. Мы готовимся к масштабному публичному запуску и переходим от режима разработки к режиму работы в масштабе всей системы. В центре всех решений — принцип: ваши данные принадлежат вам.

Чем заниматься

• Проектирование архитектуры ИИ-ассистента и создание стандартов сервисных контрактов
• Разработка конвейеров контекстной поддержки: векторный RAG, CAG, агентное исследование файлов, Text-to-SQL, графы знаний, тонкая настройка моделей
• Интеграция коммерческих и open-source LLM API, развертывание мультиагентных систем с LangChain/LlamaIndex/LangGraph
• Построение фреймворков оценки качества вывода, релевантности и безопасности моделей
• Оптимизация конвейеров по латенси, стоимости токенов и пропускной способности
• Обеспечение приватности: обработка PII, соответствие GDPR/CCPA, шифрование данных, защита от prompt injection
• Деплой и эксплуатация продакшн-систем на AWS, Docker, Kubernetes, GitLab
• Менторство инженеров и поддержание высокого технического уровня команды

Что ждут

• 5+ лет в разработке ПО, минимум 2 года с продакшн-системами ИИ
• Сильные навыки Python, Node.js или .NET будут плюсом
• Глубокое понимание LLM: GPT, Claude, Llama, Mistral — промпт-инжиниринг, fine-tuning, evaluation
• Опыт проектирования контекстных систем: vector RAG с hybrid search, re-ranking, multi-tenant isolation
• Владение фреймворками оркестрации агентов: LangChain, LlamaIndex или LangGraph
• Знание data privacy на инфраструктурном уровне: PII handling, GDPR, CCPA, шифрование
• Опыт работы с AWS (ECS, EKS, Lambda, S3, Bedrock), Docker, Kubernetes, GitLab
• Опыт менторства инженеров и повышения технического уровня команды
• Умение принимать архитектурные решения и понимать trade-offs между build vs buy
• Наличие действующей правительственной разрешения на работу в США без спонсорства

Будет плюсом

• Опыт запуска локальных open-source моделей через Ollama, vLLM, llama.cpp
• Fine-tuning с LoRA или QLoRA
• Опыт работы с инструментами парсинга документов (Docling) для RAG-инжекции
• Знакомство с MLOps инструментами: MLflow, Weights & Biases, SageMaker
• Предыдущий опыт работы над privacy-forward продуктами

Условия

• Работа над перспективным продуктом в области персонального ИИ с фокусом на приватность данных
• Участие в подготовке к масштабному публичному запуску продукта
• Возможность строить архитектуру с нуля и определять стандарты разработки ИИ-решений
• Формат удаленной работы из любой точки США
• Работа в команде с высоким техническим уровнем и культурой excellence
• Конкурентная компенсационная пакет, соответствующая уровню рынка для senior AI ролей

Навыки

• Python
• Node.js
• .NET
• AWS
• Docker
• Kubernetes
• GitLab
• GPT
• Claude
• Llama
• Mistral
• LangChain
• LlamaIndex
• LangGraph
• RAG
• Vector Search
• Fine-tuning
• Prompt Engineering
• LLM Evaluation
• GDPR
• CCPA
• PII
• S3
• EKS
• Lambda
• Bedrock
• MLflow
• Weights & Biases
• OpenAI Codex
• Jira
• Confluence
• vLLM
• Ollama
• llama.cpp
• LoRA
• QLoRA