AI Backend Engineer (LLM, RAG, AI Agents)

Softnetix (резидент ПВТ) ищет AI Backend Engineer. Мы развиваем AI-направление продукта и ищем инженера, которому интересно строить production-ready AI-системы: от интеграций и backend-сервисов до RAG-пайплайнов, AI-ассистентов и агентных сценариев. Основной backend продукта построен на Kotlin, AI-стек включает OpenAI и Anthropic API, LangChain/LangGraph, Qdrant, PostgreSQL, Redis и ClickHouse. Продукт активно развивается, без легаси, с большим количеством интеграций и возможностью влиять на архитектурные решения. Пожелания к кандидатам: Опыт коммерческой backend-разработки от 2 лет Уверенное владение Kotlin или Java Опыт проектирования и разработки backend-сервисов Понимание принципов работы REST API, интеграций и распределённых систем Опыт работы с PostgreSQL Понимание асинхронного программирования и многопоточности Опыт работы с Docker, Git и CI/CD Интерес к современным AI-технологиям и их прикладному использованию Умение писать production-ready код и доводить решения до эксплуатации Nice to Have: Практический опыт работы с LLM, RAG или AI-агентами Опыт построения end-to-end RAG-пайплайнов Опыт использования OpenAI API, Anthropic API или аналогичных платформ Опыт работы с LangChain, LangGraph, LangFlow, MCP или похожими инструментами Опыт работы с Qdrant или другими Vector DB Понимание hybrid search, BM25, embeddings и retrieval-подходов Опыт работы с Redis, ClickHouse, S3 Понимание LLMOps, observability и мониторинга AI-сервисов Опыт оценки качества AI-систем (MRR, Hit Rate, LLM-as-judge, A/B-тестирование) Опыт оптимизации latency и стоимости LLM-запросов Опыт запуска AI-решений в production Технологический стек: LLM‑оркестрация и агенты: LangChain, LangGraph, tool calling, MCP‑серверы/клиенты. Векторное и гибридное хранилище: Qdrant (vector / hybrid search, BM25 + embeddings). Хранилища и кеши: PostgreSQL, Redis, S3. Аналитика и логи: ClickHouse, Langfuse (трейсинг LLM‑запросов, качество, стоимость). Backend: Java, Kotlin. Инфраструктура: Docker, Linux, Git, CI/CD. Что мы предлагаем: Работу над реальными AI‑фичами в продукте, а не демо и разовые PoC. Влияние на архитектуру AI‑части, возможность предлагать и внедрять свои подходы (в том числе по RAG, MCP, agentic UI). Профессиональный рост в направлении LLM / Applied AI / AI и расширение экспертизы в других направлениях. Ежегодные Performance Reviews и регулярный пересмотр компенсации. План профессионального развития и технического роста. Knowledge Sharing & MeetUps. Комфортный офис в центре Минска с паркингом (Немига), гибкое начало рабочего дня. Мощное корпоративное железо и расширяемая инфраструктура. Официальное трудоустройство по ТК РБ, полностью оплачиваемые больничные. 28 дней отпуска с возможностью делить на части. Корпоративные курсы английского. Важно Это не позиция для классического ML Research или обучения моделей!