AI Adoption Engineer
О вакансии
Мы ищем инженера, который возьмёт на себя техническую часть AI Adoption функции на нашей web-платформе для корпоративного использования искусственного интеллекта с функциями генерации кода.
Обязанности:
Агенты и инструменты:
-
Разрабатывать агентов, скиллы, плагины и тулы
-
Собирать переиспользуемую библиотеку скиллов и плагинов
-
Держать качество агентов: evals, отлов регрессий, превращение сбоев в улучшения
-
Отвечать за стоимость и надёжность агентных сценариев
-
Поднимать и поддерживать демо-стенды и песочницы для обкатки и показа кейсов клиентам
Клиентские кейсы и адопшн:
-
Доводить клиентские кейсы от прототипа до внедрения и демонстрации клиенту
-
Помогать клиентским командам внедрять кейсы: разбираться в их процессах, отвечать на технические вопросы, снимать блокеры адопшена
-
Быть техническим голосом функции на воркшопах и демо
Ты наш идеальный кандидат если: -
у тебя есть опыт от 2,5 лет в роли software engineer или ML/AI Engineer
-
У тебя есть свои скиллы, команды, CLI или MCP-серверы, написанные, чтобы ускорить собственную разработку
-
Агентная разработка - твой ежедневный рабочий процесс. Ты стресс-тестил модели и харнессы и знаешь, чем они отличаются на твоих задачах
-
Ты работал с агентными системами на проекте или разбирался в них сам: agent loop, контекст и память, вызовы инструментов. Понимаешь, что у агента проверять нужно и путь к ответу, а не только сам ответ
-
У тебя есть мнение про evals. Ты понимаешь, чем «работает на моих трёх примерах» отличается от «работает надёжно», и умеешь превращать сбой в тест
-
Работал в технически сложном продукте в проде - с интеграциями, нагрузкой, нетривиальной доменной логикой
-
Ты сам можешь поднять себе среду: Docker, деплой стенда, и идёшь смотреть состояние в базе, когда по ответу агента непонятно, что произошло
-
Работаешь автономно там, где процесса ещё нет: сам находишь, что делать дальше, и доводишь до результата
-
Твой уровень английского B1-B2
Будет плюсом: -
ML бэкграунд: понимаешь, как модели ведут себя на реальных данных, умеешь ставить эксперименты и мерить результат
-
Ты сам строил агентов. Собирал agent loop, харнесс, память, тулы, и можешь объяснить, какие компромиссы выбрал и почему
-
Понимаешь риски агента в чужой инфраструктуре: промпт-инъекции, в том числе косвенные через файл или страницу, утечка системного промпта, ограничение прав тулов
-
Опыт с eval-платформами: Langfuse, promptfoo, Braintrust, LangSmith или аналоги
-
Опубликованный open-source AI-тулинг: скиллы, MCP-серверы, плагины, CLI
-
Опыт создания девтулов: утилиты, плагины, внутренние панели, которые упрощают работу инженеров
-
Опыт tech founder или в early-stage стартапах
Условия: - Возможность работать с современными технологиями и инструментами генерации кода
- Удалённый формат работы
- 25 дней отпуска, дополнительные выходные дни и больничный
- Ежегодные корпоративные выезды за счёт компании
- Возможности для профессионального и карьерного роста
- Работа в команде, где можно влиять на технические решения и развитие перспективного продукта
Рыночный ориентир
Смотрите также
Похожие вакансии
Все похожие вакансииAI Creator (Digital Characters)
Full-stack Developer (C# /. NET Core, backend-first)
Product Designer
QA Manual Engineer
Senior Backend Engineer (C#/.NET Core)
ML-инженер
Частые вопросы
Какую зарплату можно ожидать?
В объявлении зарплата не указана. Похожие роли в Астана часто предлагают около 439 044 ₸ (медиана по 794 предложениям).
Как откликнуться на вакансию?
Перейдите на страницу источника и свяжитесь с работодателем там. Finder не берёт денег с соискателей.
Вакансии актуальные?
Да. Finder регулярно обновляет базу из открытых источников и убирает закрытые предложения.
Где посмотреть тип занятости и формат работы?
Ключевые условия показаны над описанием. Также можно открыть связанные подборки по Meteoro Platform и Астана.