ML / LLM Engineer (AI Agent)

Дата размещения вакансии: 13.07.2026
Работодатель: Remokate
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Филёвская линия метро Москва-Сити
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

Bitmanager.ai – AI-стартап в одной из самых быстрорастущих категорий conversational AI agents.

Сейчас мы усиливаем Agents stream и ищем опытного ML / LLM Engineer, который умеет и любит быстро доводить AI-агентов от прототипа до продакшна.

Что мы строим

Мы делаем платформу для запуска голосовых и текстовых AI-агентов в клиентских коммуникациях: продажах, поддержке, консультациях и debt collection.

Агент ведёт диалог с клиентом, работает с данными, вызывает инструменты, обращается к внутренним системам компании и действует в рамках заданного бизнес-сценария.

Платформа позволяет быстро конфигурировать агентов под разные процессы и развёртывать их с учётом требований к безопасности, нагрузке и инфраструктуре клиента.

Почему это интересно

AI-агента для демо можно собрать быстро. Довести его до продакшна enterprise-уровня гораздо сложнее.

Мы строим систему, которая:

  • стабильно ведёт диалог в реальных бизнес-сценариях;
  • соблюдает заданные ограничения и guardrails;
  • работает с tools и внутренними системами клиента;
  • проверяется через eval-инфраструктуру;
  • оптимизирована по latency, стоимости и стабильности;
  • выдерживает реальную нагрузку;
  • разворачивается on-premise;
  • даёт высокое качество на малых моделях.

Это инженерный вызов для человека, которому интересно делать сложных AI-агентов, которые легко выдерживают продуктовые ограничения.

Чем предстоит заниматься

  • Разрабатывать LLM- и NLP-компоненты для production-систем.
  • Проектировать архитектуру AI-агентов: tool use, orchestration, multi-agent workflows, memory/context, evaluation, guardrails.
  • Работать над real-time voice conversational-сценариями и оптимизировать latency, throughput, cost и стабильность pipeline.
  • Интегрировать AI-агентов в продуктовую платформу, бизнес-системы клиентов и enterprise-окружение.
  • Развивать eval-инфраструктуру: датасеты, эксперименты, метрики качества и анализ поведения агентов.
  • Участвовать в on-premise-развёртывании ML / LLM-сервисов.
  • Быстро проверять технические и продуктовые гипотезы вместе с командой.

Что для нас важно

Нам нужен инженер, умеющий решать сложные технически задачи и влиять на развитие продукта, соблюдая бизнес-ограничения, требования к стабильности, производительности и стоимости.

Важно уметь быстро разбираться в новом, работать руками, брать ответственность и комфортно чувствовать себя в темпе раннего стартапа.

Мы ждём, что у тебя есть:

  • опыт разработки production ML / LLM-систем под реальной нагрузкой;
  • практический опыт с AI agents / LLM agents / agent-based systems;
  • понимание tool use, function calling, orchestration и agent workflows;
  • понимание LLM: transformers, tokenization, fine-tuning, evaluation, inference;
  • уверенный Python и практический опыт с PyTorch;
  • опыт production serving для ML / LLM: API, очереди, масштабирование, отказоустойчивость;
  • инженерное мышление и умение видеть систему целиком;
  • готовность активно использовать AI-инструменты в работе.

Если тебе нравится скорость, короткие циклы и возможность напрямую влиять на продукт, тебе у нас будет комфортно.