Детали

Грейд

Senior

Опыт работы

от 10 лет

Формат работы

Удалённо

Тип занятости

Полная занятость

Уровень английского

C2, в совершенстве

Сопроводительное письмо к вакансии

Письмо на почту или сообщение рекрутеру в Telegram

О вакансии

Мы ищем опытного Ведущего AI-инженера для участия в международном технологическом проекте и помощи в создании и масштабировании внутренней AI-платформы, используемой как инженерными, так и нетехническими командами.

Это практическая роль для инженера, который уже создал и внедрил производственные AI-инструменты, AI-агенты, интеграции и решения для автоматизации. Вы будете работать над AI-инфраструктурой, агентными рабочими процессами, интеграциями MCP, безопасностью, управлением и обеспечением масштабируемости AI в масштабах всей организации.

Данная роль конкретно фокусируется на разработке общекорпоративных AI-инструментов, а не на работе с одним конкретным фреймворком или языком программирования.

Вы присоединитесь к международной технологической среде, ориентированной на создание безопасных цифровых решений, используемых в масштабе. Эта роль имеет сильный акцент на безопасность, обеспечение возможностей AI, автоматизацию и повышение производительности внутренних разработчиков.

У вас будет возможность влиять на то, как AI будет внедряться во всей организации, и создавать инструменты, которые будут использоваться не только инженерами-программистами, но и другими командами по всему бизнесу. Базовый проект работает в Европе и США, обслуживая миллионы пользователей и тысячи корпоративных клиентов.

Задачи

Проектировать, создавать, развертывать и поддерживать внутренние AI-платформы и инструменты на базе AI
Разрабатывать пользовательские AI-навыки, коннекторы MCP, интеграции и агентные рабочие процессы
Создавать масштабируемую инфраструктуру для размещения AI-инструментов, интеграций моделей и конвейеров автоматизированного выполнения
Проектировать и внедрять многоагентные рабочие процессы и конвейеры оркестрации для сложных инженерных и бизнес-процессов
Обеспечивать безопасную реализацию AI, включая:
- управление учетными данными и секретами;
- доступ с минимальными привилегиями;
- защиту от инъекций промптов;
- предотвращение утечки конфиденциальных данных
Интегрировать AI-решения с существующими инженерными и бизнес-системами
Устанавливать стандарты и лучшие практики для управления AI, безопасности, качества и надежности
Оптимизировать использование LLM и затраты на инфраструктуру с использованием таких методов, как маршрутизация моделей, семантическое кэширование и управление использованием
Поддерживать инженерные команды во внедрении AI-инструментов и их интеграции в ежедневные рабочие процессы разработки
Взаимодействовать с кросс-функциональными заинтересованными сторонами для выявления возможностей, где AI может повысить производительность и скорость разработки
Определять метрики для оценки влияния AI-решений на эффективность инженерии и поставку продукта

Требования

Более 10 лет профессионального опыта в разработке программного обеспечения
Глубокие знания в области backend-разработки, архитектуры программного обеспечения и проектирования систем
Значительный практический опыт создания и внедрения производственных AI-решений
Практический опыт работы с:
- AI-агентами и агентными рабочими процессами;
- интеграциями MCP / Model Context Protocol;
- пользовательскими AI-инструментами или навыками;
- приложениями и интеграциями на основе LLM
Значительный опыт backend-разработки с использованием как минимум одного современного языка, такого как:
- Python;
- TypeScript / Node.js;
- Go;
- Java;
- или другая сопоставимая backend-технология
Опыт проектирования и управления облачной инфраструктурой с использованием AWS, GCP или Azure
Глубокое понимание безопасности AI, включая управление учетными данными, контроль доступа, риски инъекций промптов и защиту конфиденциальных данных
Опыт поддержки или руководства внедрением AI в инженерных командах
Способность преобразовывать технические AI-концепции в практические решения, соответствующие потребностям бизнеса
Отличные коммуникативные и лидерские навыки
Английский язык: продвинутый / родной уровень.

Эти требования соответствуют исходному профилю, включая более 10 лет опыта в инженерии, требование к backend-разработке независимо от языка, производственные инструменты MCP/агентные инструменты, облачную инфраструктуру, безопасность AI и уровень английского C2/родной.

Будет плюсом

Опыт работы с AI FinOps / оптимизацией затрат на LLM, включая семантическое кэширование, ограничение скорости запросов и маршрутизацию моделей с учетом затрат
Знание стандартов и спецификаций MCP
Опыт работы с фреймворками, такими как LangChain или LlamaIndex
Опыт работы с:
- Docker;
- Terraform / Infrastructure as Code;
- CI/CD;
- инструментами наблюдаемости и мониторинга, такими как Datadog или ELK

Условия

Местоположение: Румыния
Тип занятости: Полная занятость

Международная команда и глобальная продуктовая среда
Возможность работать над крупномасштабными производственными AI-системами
Значительная техническая ответственность и влияние на AI-архитектуру и стандарты
Сотрудничество с опытными командами инженеров и менеджеров по продуктам
Международная среда с возможностью удаленной работы

Company: Helpware
Location: Румунія
Employment type: Full-time

We are looking for an experienced Expert AI Engineer to join an international technology project and help build and scale an internal AI platform used by both engineering and non-technical teams.

This is a hands-on role for an engineer who has already built and delivered production-grade AI tools, AI agents, integrations, and automation solutions. You will work on AI infrastructure, agentic workflows, MCP integrations, security, governance, and organization-wide AI enablement.

What You’ll Do

Design, build, deploy, and maintain internal AI platforms and AI-powered tools.
Develop custom AI skills, MCP connectors, integrations, and agentic workflows.
Build scalable infrastructure for hosting AI tools, model integrations, and automated execution pipelines.
Design and implement multi-agent workflows and orchestration pipelines for complex engineering and business processes.
Ensure secure AI implementation, including:
- credential and secrets management;
- least-privilege access;
- prompt injection protection;
- prevention of sensitive data leakage.
Integrate AI solutions with existing engineering and business systems.
Establish standards and best practices for AI governance, security, quality, and reliability.
Optimize LLM usage and infrastructure costs using techniques such as model routing, semantic caching, and usage controls.
Support engineering teams in adopting AI tools and integrating them into daily development workflows.
Work with cross-functional stakeholders to identify opportunities where AI can improve productivity and delivery.
Define metrics to evaluate the impact of AI solutions on engineering efficiency and product delivery.

The original role specifically focuses on company-wide AI tooling rather than work with one particular framework or programming language.

Requirements

10+ years of professional software development experience.
Strong background in backend engineering, software architecture, and system design.
Strong hands-on experience building and shipping production AI solutions.
Practical experience with:
- AI agents and agentic workflows;
- MCP / Model Context Protocol integrations;
- custom AI tools or skills;
- LLM-based applications and integrations.
Strong backend development experience with at least one modern language such as:
- Python;
- TypeScript / Node.js;
- Go;
- Java;
- or another comparable backend technology.
Experience designing and managing cloud infrastructure using AWS, GCP, or Azure.
Strong understanding of AI security, including credential management, access controls, prompt injection risks, and sensitive data protection.
Experience supporting or leading AI adoption within engineering teams.
Ability to translate technical AI concepts into practical solutions aligned with business needs.
Excellent communication and leadership skills.
English: Advanced/ Native-level proficiency.

These requirements follow the source profile, including the 10+ years of engineering background, language-agnostic backend requirement, production MCP/agentic tooling, cloud infrastructure, AI security, and C2/native English.

Nice to Have

Experience with AI FinOps / LLM cost optimization, including semantic caching, rate limiting, and cost-aware model routing.
Knowledge of MCP standards and specifications.
Experience with frameworks such as LangChain or LlamaIndex.
Experience with:
- Docker;
- Terraform / Infrastructure as Code;
- CI/CD;
- observability and monitoring tools such as Datadog or ELK.

About the Project

You will join an international technology environment focused on building secure digital solutions used at scale. The role has a strong emphasis on security, AI enablement, automation, and internal developer productivity.

You will have the opportunity to influence how AI is adopted across the organization and build tools that are used not only by software engineers but also by other teams across the business. The underlying project operates across Europe and the US and serves millions of users and thousands of enterprise customers.

Working Environment

International team and global product environment.
Opportunity to work on large-scale, production AI systems.
Significant technical ownership and influence over AI architecture and standards.
Collaboration with experienced engineering and product teams.
Remote-friendly international environment.

Подходит ли тебе эта вакансия?

Сравним навыки, грейд, формат работы и зарплату

Ключевые навыки

AI Agents
Agentic workflows
Model Context Protocol
LLM applications
Backend Engineering
Архитектура ПО
System Design
AWS
GCP
Azure
AI Security
Credential Management
Access Controls
Prompt injection protection
Data Protection
AI Governance
Semantic Caching
Model Routing
Rate Limiting
LangChain
LlamaIndex
Docker
Terraform
Infrastructure as Code
CI/CD
Observability
Datadog
ELK

Оценка зарплаты

66 000USDв год

Чаще всего от 66 000 до 86 300

Company: Helpware
Location: Румунія
Employment type: Full-time

We are looking for an experienced Expert AI Engineer to join an international technology project and help build and scale an internal AI platform used by both engineering and non-technical teams.

What You’ll Do

Design, build, deploy, and maintain internal AI platforms and AI-powered tools.
Develop custom AI skills, MCP connectors, integrations, and agentic workflows.
Build scalable infrastructure for hosting AI tools, model integrations, and automated execution pipelines.
Design and implement multi-agent workflows and orchestration pipelines for complex engineering and business processes.
Ensure secure AI implementation, including:
- credential and secrets management;
- least-privilege access;
- prompt injection protection;
- prevention of sensitive data leakage.
Integrate AI solutions with existing engineering and business systems.
Establish standards and best practices for AI governance, security, quality, and reliability.
Optimize LLM usage and infrastructure costs using techniques such as model routing, semantic caching, and usage controls.
Support engineering teams in adopting AI tools and integrating them into daily development workflows.
Work with cross-functional stakeholders to identify opportunities where AI can improve productivity and delivery.
Define metrics to evaluate the impact of AI solutions on engineering efficiency and product delivery.

The original role specifically focuses on company-wide AI tooling rather than work with one particular framework or programming language.

Requirements

10+ years of professional software development experience.
Strong background in backend engineering, software architecture, and system design.
Strong hands-on experience building and shipping production AI solutions.
Practical experience with:
- AI agents and agentic workflows;
- MCP / Model Context Protocol integrations;
- custom AI tools or skills;
- LLM-based applications and integrations.
Strong backend development experience with at least one modern language such as:
- Python;
- TypeScript / Node.js;
- Go;
- Java;
- or another comparable backend technology.
Experience designing and managing cloud infrastructure using AWS, GCP, or Azure.
Strong understanding of AI security, including credential management, access controls, prompt injection risks, and sensitive data protection.
Experience supporting or leading AI adoption within engineering teams.
Ability to translate technical AI concepts into practical solutions aligned with business needs.
Excellent communication and leadership skills.
English: Advanced/ Native-level proficiency.

Nice to Have

Experience with AI FinOps / LLM cost optimization, including semantic caching, rate limiting, and cost-aware model routing.
Knowledge of MCP standards and specifications.
Experience with frameworks such as LangChain or LlamaIndex.
Experience with:
- Docker;
- Terraform / Infrastructure as Code;
- CI/CD;
- observability and monitoring tools such as Datadog or ELK.

About the Project

Working Environment

International team and global product environment.
Opportunity to work on large-scale, production AI systems.
Significant technical ownership and influence over AI architecture and standards.
Collaboration with experienced engineering and product teams.
Remote-friendly international environment.

Ключевые навыки

AI Agents

Agentic workflows

Model Context Protocol

LLM applications

Backend Engineering

Архитектура ПО

System Design

AWS

GCP

Azure

AI Security

Credential Management

Access Controls

Prompt injection protection

Data Protection

AI Governance

Semantic Caching

Model Routing

Rate Limiting

LangChain

LlamaIndex

Docker

Terraform

Infrastructure as Code

CI/CD

Observability

Datadog

ELK

Детали

Сопроводительное письмо к вакансии