LLM-инженер (Python) (удаленная работа)

Вакансия: LLM-инженер (Python)

Описание вакансии

Наша команда ищет инженера, которому было бы интересно делать AI-продукты для регулируемой, security-sensitive среды (GenAI + предиктивная аналитика).

Важно - работа предусматривает длительные оплачиваемые командировки в ОАЭ.

О проекте
Наша команда помогает создавать ИИ-ассистента, который понимает контекст работы пользователя, для веб-платформы в области гидрологии и геопространственной аналитики. Ассистент будет помогать пользователям в сценариях, завязанных на карты, проверять входные датасеты и сопровождать процессы калибровки моделей через структурированное взаимодействие с LLM.

Эта роль находится на стыке backend-разработки, frontend-интеграции и прикладного AI. Вам предстоит тесно работать с командами продукта, фронтенда и бэкенда, чтобы проектировать надежные LLM-функции, которые вписываются в реальные пользовательские сценарии и безопасно работают в продакшене.

Обязанности

• Проектировать и реализовывать MCP tools или аналогичные интерфейсы вызова инструментов, которые делают backend-эндпоинты FastAPI доступными для вызова со стороны LLM.
• Строить мост контекста между фронтендом и ассистентом: передавать в LLM текущее состояние приложения, включая выбранный регион, уровень зума, активные слои карты, фильтры и контекст текущего workflow.
• Разрабатывать AI-assisted сценарии для калибровки моделей, включая валидацию загружаемых CSV, интерпретацию метаданных и предложения по диапазонам параметров.
• Обеспечивать строго структурированные JSON-ответы для предсказуемого рендеринга на фронтенде: карточки подтверждения, сводки, сообщения валидации и ответы на действия пользователя.
• Реализовывать взаимодействие с ассистентом в реальном времени через WebSocket и/или SSE для отзывчивого UX.
• Сотрудничать с frontend-инженерами, чтобы связывать структурированные ответы LLM с поведением интерфейса и изменениями состояния приложения.
• Сотрудничать с backend-инженерами при проектировании надежных API-контрактов и безопасных паттернов выполнения инструментов.
• Обрабатывать валидацию входных данных, проверку схем, fallback-логику и сложные пограничные случаи в пользовательских данных.
• Участвовать в тестировании, observability и подготовке AI-сценариев к продакшен-эксплуатации.

Требования

• Сильные навыки Python-разработки в production-среде.
• Практический опыт с FastAPI, Pydantic, asyncio и проектированием REST API.
• Опыт работы с OpenAI API, Anthropic API, function calling, tool calling или архитектурами в стиле MCP.
• Опыт проектирования и поддержки схем инструментов, JSON Schema и контрактов структурированного вывода.
• Хорошее понимание того, как валидировать и жестко контролировать JSON-ответы для использования на фронтенде.
• Практический опыт работы с React и TypeScript.
• Опыт с паттернами управления состоянием на фронтенде, например Zustand, Redux Toolkit или аналогами.
• Опыт реализации или интеграции WebSocket и/или Server-Sent Events (SSE).
• Опыт обработки файловых и табличных данных, например CSV, включая валидацию и обработку на основе метаданных.
• Опыт с Pandas или аналогичными инструментами для парсинга и валидации данных.
• Знакомство с GeoJSON и поведением продуктов, завязанных на карты.
• Понимание геопространственного UI-контекста: выбранный регион, bounding boxes, слои, взаимодействия с картой и состояние viewport.
• Умение безопасно и надежно работать со сложными пользовательскими вводами, неоднозначными запросами и edge cases.
• Сильные навыки коммуникации и взаимодействия в команде на английском языке, не ниже B2.

Будет плюсом

• Опыт с Mapbox, MapLibre, Leaflet или похожими картографическими библиотеками.
• Знакомство с геоаналитическими платформами или научными/data-heavy продуктами.
• Понимание гидрологии, экологического моделирования или смежных научных областей.
• Опыт с Pytest, интеграционными тестами и contract testing.
• Опыт с Docker, CI/CD и инженерными практиками, ориентированными на продакшен.
• Знание логирования, мониторинга, трассировки и отладки AI-assisted систем.
• Понимание паттернов оркестрации prompt/tool, слоев валидации и безопасного исполнения в LLM-продуктах.