AI Agent Engineer

З/п не указана

Опыт работы: От 1 года до 3 лет

График работы: Удаленная работа

Занятость: Полная занятость

Компания: Healthfull

Мы не ищем того, кто просто умеет писать код. Мы ищем архитектора новой реальности, который чувствует LLM на кончиках пальцев и понимает, что классическая разработка умерла. Если ты считаешь, что Claude 3.5 Sonnet — твой лучший парный программист, а Cursor — твое основное оружие, нам по пути.Что мы делаем:Мы строим продукты меняющие мир на базе автономных агентов. У нас нет легаси, нет бесконечных митингов. Только чистый созидательный хаос и AI-first подход.Что нужно будет делать:

* Проектировать системы, где AI — это не "прикрученная фича", а фундамент.* Строить сложные RAG-цепочки и системы автономных агентов (LangGraph, CrewAI).* Оптимизировать промпты так, чтобы галлюцинации стремились к нулю.* Важно: Использовать AI для написания 90% кода. Мы ценим скорость доставки (time-to-market) выше, чем ручное выстукивание по клавишам.Ты наш человек, если:

* Твой стек: Python/TypeScript + любая обертка над LLM.* Ты понимаешь разницу между Top-P и Temperature не по учебнику, а по опыту.* Ты умеешь заставить модель рассуждать (Chain-of-Thought) там, где другие просто сдаются.* Ты ленив в хорошем смысле: если задачу можно автоматизировать агентом — ты это сделаешь.

Кто мы ищем Разработчика, который уже запускал multi-agent системы и готов отдать 95 % рутины самим агентам. Ты не будешь «писать код руками» — ты будешь архитектором и учителем армии автономных агентов, которые сами пишут, тестируют, деплоят и улучшают весь продукт 24/7 для 100 млн потенциальных пользователей. Минимальный опыт (мы берём даже без коммерческого стажа)* От 6 месяцев реальной работы с LLM (пет-проекты и open-source — отлично).* Хотя бы один запущенный multi-agent проект (LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналог).* Базовый Python.* Понимание RAG, memory graph, tool-calling и orchestration.Если ты уже делал, чтобы агенты сами себя улучшали или работали в команде — ты наш человек.Стек, с которым ты будешь работать (первые 3 недели)* LangGraph + CrewAI + custom memory graph* Groq / Together.ai / Llama-3.1-70B (потом self-hosted)* Python + FastAPI* Next.js 15 + Tailwind + shadcn/ui* Vercel + Fly.io + Supabase + Qdrant/ChromaВсё остальное агенты создадут сами.Что ты будешь делать (первые 3 месяца)* Запустить Central Orchestrator и 12 специализированных агентов.* Собрать MVP, где агенты полностью закрывают разработку, деплой и улучшения.* Настроить self-improvement loop (агенты сами анализируют логи и становятся лучше каждую ночь).С 4-го месяца — только высокоуровневые цели и кураторство.Тестовое задание (выполни прямо сейчас и прикрепи к отклику)Чтобы мы поняли, что ты именно тот, кого ищем, сделай одно из двух (на выбор, 30–60 минут):Вариант А (быстрый): Пришли ссылку на GitHub (или gist) с твоим готовым multi-agent проектом + 3–4 предложения, что именно ты сделал и как агенты взаимодействовали.Вариант Б (мини-задача): Создай простой CrewAI / LangGraph crew из 3 агентов, который:1. Исследует тему2. Пишет текст3. Проверяет и улучшает результатЗапусти его на любую тему (например, «как оптимизировать inference LLM») и пришли:* GitHub gist / репозиторий* скриншот результата работы crew* 2–3 предложения, почему ты выбрал именно эту архитектуру

Это не обычная работа. Это место, где ты запустишь систему, которая дальше развивает себя сама.Жду твоего сообщения. Готов запустить агентов?

Хочу откликнуться