Коротко про роль Ми будуємо реальні AI-продукти в проді — агентні LLM-пайплайни, data-driven системи, повностекові застосунки. Є живі продукти, які вже працюють, і роадмап нових проєктів з нуля.
Шукаємо hands-on Tech Lead, який буде власником архітектури одразу кількох продуктів: встановить стандарти один раз і застосовуватиме їх скрізь, запускатиме нові проєкти з правильним фундаментом і тримає існуючі здоровими та масштабованими.
Це не роль чистого менеджера. Ти пишеш код, проєктуєш системи, приймаєш складні технічні рішення — і при цьому менторуєш команду та представляєш інженерію бізнесу. Чому це цікаво * Реальні продукти в проді, не PoC і не демо * Власність над архітектурою портфеля продуктів — рідкісний рівень впливу * Повний стек сучасного AI-інжинірингу: агенти, evals, інфра, продукт * Нові проєкти з нуля — є можливість будувати правильно з першого дня * Маленька senior-команда, мінімум бюрократії, висока автономія
Чим будеш займатися Технічне лідерство * Проєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls) * Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше * Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів * Переводити системи з «працює для пілоту» у «надійно масштабується»
Агентні системи та LLM * Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting * Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування * Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend * Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація * Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано * Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда * Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити «ні» з аргументами * Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою * Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
Стек Core: Python та/або TypeScript/Node, Docker, GCP/AWS, CI/CD AI/LLM: агентні фреймворки, tool-use orchestration, prompt engineering, evals Nice to have: speech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід Кого шукаємо * 5+ років у проді, 2+ роки у ролі lead/senior * Досвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно * Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване * Сильне відчуття метрик, експериментів, «це реальний результат чи шум?» * Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness * Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Процес відбору * Intro call — взаємний fit, твій бекграунд, що будуємо * Technical deep-dive — розбір системи, яку ти проєктував; трейдофи та failure modes * Практичне завдання — дизайн або дебаг LLM-пайплайну (без leetcode, реальні задачі) * Leadership conversation — менторинг, конфлікти, пріоритизація * Final — знайомство з командою, Q&A, офер
Що пропонуємо Компенсація та формат * $4,000—6,000/month * Повністю remote * Графік: 9:00–18:00 або 10:00–19:00 (на вибір)
Відпустка та відпочинок * 14 календарних днів відпустки на рік * 7 днів лікарняних * Державні свята — вихідні (після випробувального строку) * День народження — додатковий вихідний
Випробувальний строк * 3 місяці
Команда та продукт * Мінімум бюрократії та швидке прийняття рішень * Маленька senior AI-focused команда * Реальний ownership над портфелем продуктів * Повний стек сучасного AI-інжинірингу — від агентів до інфри
Щоб відгукнутись, надішли короткий опис production LLM-системи, яку ти будував, і один складний трейдоф, який довелось зробити.
