Большой Саввинский переулок 8с1
Мы - Energy Craft - работаем на стыке геологии и технологий, открываем месторождения, помогаем находить источники энергии. Ищем в команду ответственного, идейного и инициативного AI инженера для проектирования и создания технологических решений будущего.
Подразумевается 2 типа задач:
1) Основной проект, о котором подробнее расписано ниже
2) Точечный саппорт с различными автоматизациями процессов, в том числе с использованием AI
Об основном проекте
Создаем внутреннюю AI-агентную систему на корпоративных данных, который станет инфраструктурой для разворачивания автоматизаций и продуктовых решений в сфере geoscience. Проект на стадии зарождения, поэтому от вас нам важны системность, навык видеть картину целиком и желание вносить свой вклад в активное развитие проекта.
Ваша ключевая задача спроектировать и реализовать MVP, довести систему до промышленной эксплуатации внутри корпоративного периметра, заложив:
- архитектурные принципы и стандарты разработки;
- требования безопасности, разграничение доступов и аудит;
- стандарты качества (включая проверяемость ответов по источникам) и наблюдаемость;
- основу для масштабирования портфеля внутренних автоматизаций.
Задачи по основному проекту:
- Проектирование и разработка архитектуры системы (hands-on): целевая архитектура, ключевые решения и стандарты, подготовка и ведение ADR/архитектурной документации.
- Разработка RAG-контура на корпоративных данных: загрузка и нормализация документов, разбиение/индексация, retrieval, формирование ответов с обязательными ссылками на источники (документ/страница/фрагмент).
- Микросервисы и интеграции: реализация API и сервисов, интеграция с внутренними источниками данных и системами (FastAPI/Django/Node.js или эквиваленты по опыту).
- Безопасность и доступы: проектирование и внедрение модели разграничения прав (permission-aware retrieval), аудит обращений к данным и действий системы, работа в условиях on-prem и сетевых ограничений.
- Качество и наблюдаемость: метрики, логирование/трассировка, анализ ошибок; контур оценки качества (evaluation) и регрессионные проверки при изменении индекса/моделей/промптов (Grafana, MLflow или эквиваленты).
- Участие в развитии портфеля внутренних автоматизаций (workflow/интеграции): формирование реестра инструментов/действий, шаблонов сценариев, подходов к повторному использованию.
- Развёртывание и эксплуатационная готовность: контейнеризация, деплой и поддержка в prod-контуре (Docker/K8s), базовые runbook-процедуры, мониторинг и сопровождение.
Задачи по точечным задачам:
Преимущественно это небольшие задачи с автоматизацией рутинных процессов скриптами на python, частично с использованием n8n, боты
- Формирование корректной архитектуры решения
- Написание, тестирование кода
- Совместная доработка имеющихся решений
Требования:
- Python (уверенно): разработка сервисов/пайплайнов, работа с данными, понимание практической инженерии LLM-решений.
- SQL (желательно PostgreSQL), опыт работы с хранилищами и векторными БД (pgvector, Qdrant или аналоги).
- Git, Docker, K8s, базовый Linux: уверенная работа в инженерной среде и on-prem-контуре.
- Наблюдаемость и эксплуатация: метрики/логи/трейсы, диагностика и устранение сбоев (Grafana, MLflow или эквивалентный опыт).
- Понимание принципов RAG и ограничений LLM на прикладном уровне: галлюцинации, качество retrieval, управление контекстом, контроль источников.
- Ответственность за результат: читаемый код, воспроизводимость (версии данных/индекса/моделей/промптов), документация, дисциплина изменений.
- Опыт проектирования систем, где важны безопасность, аудит, управляемость и масштабирование.
Будет плюсом
- FastAPI
- Langfuse (или аналоги трассировки), LangChain/LlamaIndex (или самописный пайплайн)
- On-prem инференс: vLLM/llama.cpp/Ollama.
- Очереди задач (Celery/RQ/Kafka)
- n8n/Dify или аналогичные инструменты автоматизации
- Transformers, Hugging Face
- Опыт работы/реализации проектов в сфере geoscience
Ориентировочный стек
Python, Transformers, Ollama, llama.cpp, FastAPI, Векторные БД (pgvector, Qdrant), PostgreSQL, Docker, Git, K8s; MCP, RAG; Grafana, MLFlow, Kafka. Эквивалентный опыт приветствуется.
Условия:
- Команда, заряженная энергией менять мир к лучшему
- Форматы работы: удаленно / гибрид (удалённо с посещением офиса 1 раз в неделю для общих совещаний)
- Частичная/полная (предпочтительно) занятость
- Офис в центре Москвы (м. Киевская/Фрунзенская)
- Заработная плата уточняется по итогам собеседования