Backend AI Engineer

Nexxa создает лучшие ИИ-системы для тяжелой промышленности — позволяя машинам, системам и операциям мыслить, принимать решения и действовать автономно в сферах производства, крупномасштабной инфраструктуры, логистики и устаревших систем. Наша миссия — воплощать глубокие технические прорывы в операционную реальность, решая одни из самых сложных проблем на системном уровне в индустрии.

ОБЗОР РОЛИ

Мы ищем Backend AI инженеров для разработки, создания и владения основной ИИ-инфраструктурой и сервисами, которые обеспечивают работу продуктов Nexxa в производственной среде. В то время как наши инженеры по внедрению (Forward Deployed Engineers) работают с клиентами на местах для предоставления решений, эта роль предполагает создание систем, которые делают эти решения возможными в масштабе: конвейеры обслуживания моделей (model-serving pipelines), уровни инференса и оркестрации, конвейеры данных, а также API и микросервисы, соединяющие модели генеративного ИИ, компьютерного зрения и машинного обучения с реальными корпоративными средами.

Эта роль представляет собой сочетание бэкенд-разработки программного обеспечения, ML-инфраструктуры и системной архитектуры. Вы будете проектировать распределенные системы, интегрировать и обслуживать модели в производстве, а также создавать повторно используемые возможности платформы, на которые полагаются наши клиентские и продуктовые команды.

КЛЮЧЕВЫЕ ОБЯЗАННОСТИ

• Проектирование, создание и поддержка бэкенд-сервисов и API, которые обеспечивают интеграцию моделей GenAI, LLM и компьютерного зрения в продукты Nexxa.

• Создание и владение основной ИИ/ML инфраструктурой: конвейеры обслуживания моделей, сервисы инференса, конвейеры данных и хранилища эмбеддингов/векторов.

• Архитектура масштабируемых, производственно-готовых систем для рабочих нагрузок ИИ в реальном времени и пакетной обработки в сферах производства, инфраструктуры и логистики.

• Реализация и оптимизация RAG-систем, конвейеров промптов/контекста и уровней оркестрации, соединяющих модели с корпоративными источниками данных и операционными данными.

• Создание надежных API, микросервисов и интеграционных уровней, соединяющих ИИ-системы с данными клиентов, устаревшими системами и существующей инфраструктурой.

• Обеспечение надежности, производительности и наблюдаемости бэкенд-систем ИИ — логирование, мониторинг, тестирование и CI/CD для ML-сервисов.

• Тесное сотрудничество с инженерами по внедрению (Forward Deployed Engineers), ML-инженерами и продуктовыми командами для преобразования требований клиентов и полевых требований в повторно используемые, отлаженные бэкенд-возможности.

• Оценка и интеграция ML/CV/LLM моделей в производственные бэкенд-системы; управление версиями моделей, процессами развертывания и конвейерами.

• Подготовка четкой технической документации: архитектурные диаграммы, спецификации API и руководства (runbooks) для внутренних и клиентских команд.

• Менторство инженеров и участие во внутренних лучших практиках бэкенд-разработки.

КВАЛИФИКАЦИЯ

• 4–8+ лет опыта в бэкенд-разработке ПО, ML/платформенной инженерии или аналогичных ролях.

• Глубокое знание TypeScript/Node.js (наш основной язык бэкенда), с сильными навыками проектирования API и микросервисов. Рабочее знание Python будет плюсом для работ по интеграции ML/моделей.

• Практический опыт создания и эксплуатации производственных бэкенд-систем в масштабе — распределенные системы, базы данных, очереди сообщений.

• Опыт интеграции ML или генеративных ИИ моделей (LLM, мультимодальные модели) в бэкенд-сервисы — инференс, оркестрация и оценка.

• Прочное понимание облачной инфраструктуры (AWS, GCP или Azure) и контейнеризации (Docker, Kubernetes).

• Опыт проектирования и эксплуатации конвейеров данных (пакетных и/или потоковых) для структурированных и неструктурированных данных.

• Практический опыт создания систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) и архитектур памяти ИИ — конвейеры извлечения, векторные хранилища, управление контекстом и долговременная/сессионная память для LLM-приложений.

• Глубокое понимание основ проектирования систем: масштабируемость, надежность, безопасность и наблюдаемость.

• Комфортная работа в кросс-функциональных командах с ML-инженерами, продуктовыми и клиентскими командами.

• Степень бакалавра (или выше) в области компьютерных наук или смежной области.

ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНО

• Знакомство с ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow, OpenCV) в объеме, достаточном для интеграции, обслуживания или оценки моделей, даже без их обучения.

• Опыт работы с MLOps инструментами: реестры моделей, хранилища признаков, CI/CD для ML, а также мониторинг/наблюдаемость для ML-систем.

• Опыт работы с событийно-ориентированными или системами реального времени (Kafka, gRPC, WebSockets).

• Опыт работы в промышленных, IoT или операционных технологических (OT) средах.

• Опыт работы в стартапах или быстрорастущих компаниях.

ЧТО МЫ ИЩЕМ

• Бэкенд-инженера, который хочет создавать инфраструктуру, обеспечивающую работу реальных автономных ИИ-систем.

• Человека, который может проектировать с учетом масштаба и надежности, при этом быстро двигаясь вперед.

• Системного мыслителя, который любит превращать неоднозначные возможности ИИ в надежные, производственно-готовые бэкенд-сервисы.

• Сильного командного игрока, который хорошо взаимодействует с ML-инженерами, командами по внедрению и продуктовыми командами.

ПОЧЕМУ СТОИТ ПРИСОЕДИНИТЬСЯ К NEXXA.AI?

Инновационная среда: Создавайте фундаментальные системы, лежащие в основе революционных технологий ИИ и автоматизации, трансформирующих тяжелую промышленность.

Культура сотрудничества: Станьте частью команды, которая ценит инновации, дисциплину и постоянное совершенствование.

Профессиональный рост: Воспользуйтесь значительными возможностями для карьерного развития и продвижения.

Конкурентоспособная компенсация: Наслаждайтесь комплексным пакетом заработной платы и опционов, отражающим ваш опыт и вклад.

Если вы увлечены бэкенд-разработкой и стремитесь создавать инфраструктуру, обеспечивающую работу передовых ИИ-решений, мы будем рады познакомиться!