Должность: LLM Application Engineer Компания: Bolder Apps Местоположение: Аргентина / Удаленно

Мы нанимаем LLM Application Engineer уровня mid-senior на удаленную помесячную работу для проектирования, запуска и усиления production AI пайплайнов для клиентских продуктов в Bolder Apps. Вы будете отвечать за системы структурированного извлечения и классификации, которые превращают «грязные» входные данные из реального мира (email, HTML, PDF, изображения) в надежные продуктовые данные, с измеримыми контрольными точками качества, оценками и контролем затрат. Вы будете работать над бэкендами в стиле Firebase / GCP с продакт-, мобильными инженерами и QA. Мы ищем человека, который запускал LLM-приложения для реальных пользователей, а не демо. Вы должны хорошо разбираться в современных LLM и особенно свободно владеть Google Gemini (мультимодальные запросы, структурированные выходные данные, режимы сбоев и компромиссы между стоимостью/задержкой), а также иметь солидный опыт работы с другими крупными провайдерами. Если вы можете достигать высоких показателей качества, контролировать расходы на запуск и оставлять документацию, которую другой инженер сможет подхватить, мы хотим поговорить с вами.

О нас

Bolder Apps — это студия разработки продуктов, которая сотрудничает с стартапами и устоявшимися компаниями из США для создания и масштабирования инновационных цифровых продуктов. Мы специализируемся на разработке с использованием ИИ, полном цикле создания продуктов и усилении инженерных команд. Наша миссия проста: создавать более смелые, быстрые и умные продукты.

Наша культура и ценности (прочтите перед подачей заявки)

Мы движемся быстро. Мы берем на себя ответственность. Мы работаем с ИИ, а не против него. И мы ожидаем, что каждый будет приносить идеи, а не ждать инструкций.

У нас нет ежедневных чек-листов, микроменеджмента и корпоративной политики. Вместо этого у вас будет автономия, доверие и команда, которая всегда готова помочь вам расти. В Bolder Apps влияние важнее должностей, а любопытство — важнее опыта.

Если вы хотите место, где вы сможете быстро расти и видеть, как ваша работа действительно меняет ситуацию, — добро пожаловать.

Требования

Обязанности

• Полное владение production LLM пайплайнами: сбор данных, мультимодальные вызовы моделей, структурированные записи и хранение, включая флаги уверенности, повторные попытки и идемпотентные повторные сканирования.
• Разработка стратегий промптов и схем (включая вывод, соответствующий схеме или ограниченный ею), чтобы результаты были последовательными и готовыми к продукту.
• Создание слоев классификации и фильтрации поверх извлеченных данных (сопоставление таксономии, фильтры по демографии или аудитории, дедупликация и связанная с этим логика очистки).
• Определение и запуск средств оценки (золотые наборы, регрессионные наборы, онлайн-метрики), чтобы качество не снижалось при изменении промптов, моделей или парсеров.
• Достижение и отчетность по строгим целям качества (гейты на основе точности для полноты, дубликатов, некорректных включений, наличия изображений и аналогичных SLA продукта).
• Оптимизация использования токенов, уровней моделей, кэширования и пакетирования для контроля затрат на запуск и задержки.
• Повышение надежности для длительных асинхронных задач (таймауты, частичное восстановление, ограничения по памяти, безопасные развертывания в продакшене).
• Сотрудничество с Flutter / мобильными разработчиками и QA по поводу контрактов на поле, очередей обзора и отладки инцидентов.
• Документирование архитектуры и рунбуков, чтобы владение было общим, а не единой точкой отказа.
• Быть в курсе Gemini и аналогичных LLM API; рекомендовать, когда следует переключать модели, добавлять резервные варианты (например, Document AI) или уточнять схемы.
• Запуск LLM-приложений в продакшене (не только демо): промпты, структурированные выходные данные, повторные попытки, наблюдаемость и реальная обработка сбоев.
• Глубокий практический опыт работы с Google Gemini, включая мультимодальные рабочие процессы (текст + изображение / документ) и структурированное извлечение.
• Практический опыт работы как минимум с одной другой крупной LLM-платформой (OpenAI, Anthropic или аналогичной) и хорошее понимание, когда какую использовать.
• Структурированное извлечение данных из «грязных» источников: HTML, PDF, изображения и смешанный контент типа email.
• Системы классификации / таксономии поверх LLM-выводов.
• Дисциплина оценки: офлайн-оценки, регрессионные наборы и метрики качества в продакшене, связанные с четкими критериями приемки.
• Осознание стоимости и задержки: бюджетирование токенов, более дешевые уровни, кэширование, пакетирование; умение объяснить компромиссы стоимости за запуск менеджеру продукта.
• Опыт работы с Python бэкендом на serverless cloud (Cloud Functions или аналог) и document stores (например, Firestore) или аналогичных GCP паттернах.
• Английский на уровне C1 или выше для отладки с клиентами совместно с менеджером продукта.
• Совпадение по рабочим часам с США примерно до 17:00 EST, когда требуется живая координация.
• Привычка брать на себя ответственность: честные оценки, раннее выявление блокировок, завершение релизов.

Приветствуется

• Фреймворки LLM, ориентированные на схемы (BAML, Instructor, Outlines или аналогичные).
• Google Document AI или другие OCR / document intelligence в качестве резервного пути.
• Знакомство с Gmail API / OAuth продуктами и соответствием требованиям ограниченного доступа.
• Компьютерное зрение для проверки качества продуктовых изображений.
• Firebase + GCP ops (секреты, регионы, планировщики, мониторинг затрат).
• Создание обучающих корпусов из реальных продуктовых данных и итерации до тех пор, пока не будут достигнуты контрактные SLA.
• Опыт работы в агентстве или мульти-клиентской студии.

Преимущества

• Полностью удаленная работа с поддержкой асинхронного взаимодействия, с необходимым перекрытием по времени примерно до 17:00 EST, когда требуется координация с клиентом или релизом.
• Структура помесячного ретейнера с повторяющейся работой по AI пайплайнам для инженеров, которые поддерживают качество продакшена и контролируют затраты.
• Реальная автономия в структурировании промптов, схем, оценок и развертываний. Мы не даем вам жесткий шаблон.
• Прямая связь с менеджерами продукта, мобильными инженерами и лицами, принимающими решения.
• Бюджет на инструменты для LLM и облачные инструменты, необходимые вам для быстрой работы.
• Сеть коллег — продакт-ориентированных разработчиков, работающих над смежными клиентскими проектами.