Full-Stack Web и AI Engineer для LLM-агентов

Что за роль

Нужен инженер, который сможет самостоятельно развивать full-stack платформу с LLM-агентами для переписки в мессенджерах. Задачи охватывают backend и API, интеграции с языковыми моделями, клиентский интерфейс, автоматизацию устройств и защиту чувствительных данных. В работе важны практический опыт запуска LLM-приложений и способность принимать архитектурные решения.

Что предстоит делать

• Разрабатывать backend и API для оркестрации LLM-агентов, включая память диалогов, мультиязычность, профили пользователей и передачу сложных случаев оператору.
• Интегрировать агентов с мессенджерами, реализуя квалификацию обращений, обработку возражений и эскалацию к живому оператору.
• Создавать личный кабинет и дашборд: онбординг клиентов, отображение метрик качества AI и представление профиля пользователя.
• Настраивать автоматизацию на Playwright и Android-устройствах для сбора данных и тестирования, учитывая особенности поведенческих антифрод-систем.
• Защищать чувствительные данные: применять шифрование, работать с KMS и вести журналы доступа.
• Развивать решение с использованием Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, LangChain, LangGraph, векторных хранилищ и React/Next.js.

Что потребуется

• От трёх лет опыта коммерческой разработки на Python и уверенное понимание архитектурных решений.
• Опыт создания LLM-приложений и доведения решений от прототипа до production.
• Навыки React или Next.js, достаточные для самостоятельной разработки личного кабинета и дашборда.
• Практический опыт браузерной автоматизации с Playwright или Puppeteer и/или работы с Android-фермой.
• Понимание антифрод-систем, а также подходов к шифрованию данных и управлению ключами.

Что важно знать

Занятость составляет 20 часов в неделю: четыре часа в день, которые можно распределять в течение рабочего дня по согласованию с командой. Вакансия объединяет разработку LLM-агентов, web-интерфейса и инфраструктурных решений; самостоятельность и ответственность здесь особенно важны. Стек включает PostgreSQL, Redis, LangChain, LangGraph, открытые LLM, pgvector или Chroma, TypeScript, Playwright и Docker. Студия развивает внутреннюю ИИ-экосистему для более чем десяти активных проектов; детали конкретного проекта обсуждаются на собеседовании.