Arantic Digital — компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения и ИИ, создающая современные цифровые продукты и корпоративные решения. Мы фокусируемся на практическом применении ИИ, автоматизации и интеллектуального программного обеспечения, решающего реальные бизнес-задачи. Мы — небольшая, управляемая технологиями команда, которая ценит ответственность, быстрое исполнение, сильные инженерные решения и создание продуктов, которыми людям действительно нравится пользоваться.

Мы ищем опытного инженера по ИИ для работы в команде Arantic, с особым акцентом на Retrieval Augmented Generation (RAG) и корпоративные ИИ-системы.

Местоположение

Удаленная работа, по всему миру. Мы приветствуем заявки из любой точки мира.

Мы создаем локально развертываемую корпоративную ИИ-платформу, которая связывает знания компании, ИИ-ассистентов и агентов с бизнес-инструментами и системами. Наша цель — помочь организациям находить надежные ответы и выполнять полезные действия, сохраняя при этом контроль над своими данными, разрешениями и утверждениями. RAG является центральной частью платформы, наряду с рабочими процессами агентов, интеграцией инструментов и четким, интуитивно понятным пользовательским опытом.

ИИ глубоко интегрирован в то, как мы создаем программное обеспечение. Инструменты ИИ являются частью нашего повседневного рабочего процесса разработки. Мы ожидаем, что вы будете эффективно их использовать, направлять их вывод, критически оценивать то, что они производят, и брать на себя ответственность за конечный результат.

Сильное инженерное суждение, архитектурное мышление и хорошее понимание продукта и пользовательского опыта для нас важнее, чем просто написание кода.

Чем вы будете заниматься

• Создавать и улучшать RAG-конвейеры, охватывающие загрузку документов, сегментацию, индексацию, поиск и генерацию ответов.
• Улучшать качество поиска с использованием эмбеддингов, гибридного поиска, реранжирования и фильтрации метаданных.
• Создавать системы оценки для измерения качества поиска, точности ответов, обоснованности и общей производительности системы.
• Разрабатывать рабочие процессы ИИ-ассистентов и агентов, которые объединяют корпоративные знания с инструментами и API, включая интеграции MCP.
• Создавать системы, которые учитывают права доступа пользователей и предоставляют отслеживаемые ответы, управляемые действия и одобрения человека.
• Интегрировать LLM и оптимизировать системы по надежности, задержке, качеству и стоимости.
• Помогать формировать техническую архитектуру, просматривать сгенерированный ИИ код и преобразовывать продуктовые требования в надежные решения, готовые к производству.

Что вы принесете с собой

• Минимум 3 года профессионального опыта в разработке программного обеспечения, в идеале с опытом работы в области бэкенда, платформенных или ИИ-систем.
• Практический опыт создания, запуска и эксплуатации RAG или LLM-систем в производственной среде, помимо демонстраций и прототипов.
• Глубокое понимание векторных баз данных, моделей эмбеддингов, стратегий поиска и современных RAG-архитектур.
• Сильные навыки разработки программного обеспечения, способность эффективно работать с TypeScript и Python.
• Опыт интеграции LLM в приложения, в идеале включая вызовы инструментов или рабочие процессы агентов.
• Опыт проектирования систем, выходящих за рамки отдельных функций, включая архитектуру, API, потоки данных, наблюдаемость, надежность и производительность.
• Уверенность в использовании инструментов ИИ для написания кода при критическом рассмотрении, тестировании и проверке их вывода.
• Способность мыслить шире отдельных задач и понимать архитектуру, продуктовые требования и более широкую систему.
• Самостоятельный и прагматичный стиль работы, четкая коммуникация и искренний интерес к продукту, который вы создаете.
• Наша команда работает на английском языке, поэтому требуется отличное владение письменным и устным английским.
• Степень в области компьютерных наук, разработки программного обеспечения, ИИ или смежной области — плюс, но нас больше волнует то, что вы создали и какие инженерные решения приняли.

Опыт работы с локально развертываемыми моделями, PostgreSQL с pgvector, фреймворками оценки, MCP или системами поиска, учитывающими права доступа пользователей, будет плюсом.