Senior Data Scientist (AI)@ FlameTree

О позиции

Мы ищем Senior Data Scientist для присоединения к нашей команде в FlameTree. Эта роль предлагает уникальную возможность работать над созданием платформы для AI-агентов, которые помогают бизнесам масштабировать поддержку клиентов, следить за лидами и увеличивать продажи через различные каналы коммуникации. Ваша работа будет сосредоточена на разработке и оптимизации интеллектуального ядра продукта, что делает эту позицию Senior Data Scientist особенно интересной.

Чем вы будете заниматься

• Проектировать и разрабатывать основной уровень агентов, отвечающий за взаимодействие с LLM.
• Создавать и поддерживать сложную логику взаимодействия: конечные автоматы, рабочие процессы агентов и оркестрационные конвейеры.
• Контролировать и формировать поведение LLM: проектирование подсказок, структурированные выходные данные, детерминированные потоки.
• Управлять контекстом общения: память, история, лимиты токенов и стратегии деградации.
• Обеспечивать надежность и предсказуемость на основе не детерминированных моделей.
• Реализовывать устойчивые интеграции с поставщиками LLM (таймауты, повторные попытки, резервные стратегии).
• Оптимизировать задержку и стоимость (потоковая передача, пакетирование, кэширование, эффективность токенов).
• Отлаживать сложные производственные проблемы (непоследовательные выходные данные, условия гонки, потеря состояния).
• Вносить вклад в архитектуру системы: четкие границы между агентами, бэкендом и компонентами реального времени.
• Создавать наблюдаемость вокруг LLM конвейеров (логирование подсказок/ответов, трассировка, метрики качества).

Требования

• Опыт разработки бэкенда более 5 лет с сильными навыками Python (асинхронное программирование, архитектура, производительность).
• Подтвержденный опыт работы с LLM в производственной среде (не сторонние проекты): понимание ограничений, стоимости и поведения.
• Опыт создания систем на основе агентов или сложной логики оркестрации (конечные автоматы, конвейеры).
• Способность делать поведение LLM предсказуемым (структурированные выходные данные, валидация схемы, защитные механизмы).
• Сильные навыки отладки в системах с неопределенным поведением.
• Глубокое понимание интеграции API (таймауты, повторные попытки, идемпотентность, обратное давление).
• Опыт оптимизации задержки и пропускной способности в производственных системах.
• Уверенное знание Docker и понимание производственных сред.
• Способность принимать архитектурные решения самостоятельно и брать на себя ответственность.
• Сильный инженерный подход: написание поддерживаемого, масштабируемого, производственного кода.

Будет плюсом

• Опыт работы с многопользовательскими системами, вызовами инструментов/функций.
• Опыт работы с локальными LLM (Ollama, vLLM, GPU inference).
• Опыт работы с системами реального времени/голосовыми системами.
• Наблюдаемость LLM (трассировка подсказок, оценки, метрики качества).
• Оптимизация затрат в масштабах для использования LLM.

Что делает эту роль интересной

• Вы будете работать над основным интеллектуальным слоем продукта — не просто интеграциями.
• Реальные производственные задачи: высокая нагрузка, низкая задержка, требования к надежности.
• Прямое влияние на архитектуру системы и технические решения.
• Быстрый цикл выполнения — минимальная бюрократия.
• Инженерный подход к LLM (надежность, контроль, метрики — не просто tinkering с подсказками).
• Сильная инженерная команда, сосредоточенная на создании реальных систем, а не прототипов.

Кто не подходит для этой роли

• Кандидаты без реального производственного опыта с LLM.
• Инженеры, полагающиеся только на фреймворки без понимания основных механик.
• Разработчики без опыта работы в системах с высокой нагрузкой или чувствительных к задержкам.
• Люди, сосредоточенные на быстрых решениях, а не на создании надежных систем.

Если вы хотите присоединиться к команде, где все быстро, захватывающе и действительно связано с AI — напишите сообщение!