AI-инженер (.NET / AI Product Engineer)

Дата размещения вакансии: 24.07.2026
Работодатель: Беляева Анастасия Александровна
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Мы - компания Outtech, внедряем и разрабатываем ПО. Работаем с сегментом крупного бизнеса, поэтому все наши проекты - большие, амбициозные и интересные :)

Обязанности:

  • Разрабатывать и интегрировать AI/LLM-функции в продукты компании: RAG, AI-агенты, function/tool calling и оркестрацию языковых моделей.
  • Создавать и улучшать AI-пайплайны, включая работу с эмбеддингами, векторными базами данных, контекстом и промптами.
  • Доводить функциональность от идеи до продакшена, при необходимости подключаясь к backend- и frontend-разработке, а затем улучшать решение по результатам использования.
  • Оценивать качество AI-решений с помощью evals, настраивать мониторинг и наблюдаемость систем в продакшене.
  • Использовать AI-инструменты разработки для ускорения работы, сохраняя требования к качеству кода, тестированию и ревью.
  • Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками, QA и руководителем проекта.

Требования:

  • Высшее или неоконченное высшее техническое образование. Также рассмотрим кандидатов с сопоставимым практическим опытом и портфолио реализованных продуктов.
  • От 1,5 лет практического опыта в разработке AI/LLM-функциональности и около 5 лет общего опыта работы с указанным технологическим стеком.
  • Уверенное владение .NET и опыт интеграции языковых моделей в реальные продукты.
  • Базовые навыки frontend-разработки, достаточные для реализации AI-функциональности.
  • Опыт работы с реляционными базами данных — MSSQL или PostgreSQL, а также с Docker и Git.
  • Практические знания в области LLM-приложений: RAG, AI-агенты, function/tool calling и промпт-инжиниринг.
  • Опыт интеграции API языковых моделей, например OpenAI или Anthropic; знакомство с LangChain или LlamaIndex и векторными БД, такими как pgvector или Pinecone.
  • Понимание подходов к оценке качества моделей, мониторингу и наблюдаемости AI-систем.
  • Ежедневное применение инструментов AI-ассистированной разработки — Claude Code, Cursor, OpenAI Codex или GitHub Copilot — с обязательными код-ревью и тестами для каждого изменения.
  • Технический английский, достаточный для чтения документации и актуальных материалов по AI.
  • Опыт в классическом ML, fine-tuning или работе с эмбеддингами.
  • Собственные проекты с реальными пользователями либо участие в open source.
  • Знание потоковой обработки данных и очередей сообщений, например RabbitMQ или Kafka.
Что важно в работе
  • Ориентация на результат и быструю поставку: умение выделить MVP и оперативно проверить гипотезу.
  • Ответственность за результат: готовность вести свои функции через весь цикл — от идеи до запуска и дальнейшего развития.
  • Любознательность и способность быстро осваивать новое в постоянно меняющейся области AI.
  • Продуктовое мышление и внимание к тому, чтобы созданным решением действительно пользовались.
  • Аналитический подход, аккуратность, требовательность к качеству и умение работать в команде.

Условия:

  • Оформление по ИП или СЗ
  • Ротация в рамках проектов
  • Удаленная работа