Bitmanager.ai – AI-стартап в одной из самых быстрорастущих категорий conversational AI agents. Сейчас мы усиливаем Agents stream и ищем опытного ML / LLM Engineer, который умеет и любит быстро доводить AI-агентов от прототипа до продакшна. Что мы строим Мы делаем платформу для запуска голосовых и текстовых AI-агентов в клиентских коммуникациях: продажах, поддержке, консультациях и debt collection. Агент ведёт диалог с клиентом, работает с данными, вызывает инструменты, обращается к внутренним системам компании и действует в рамках заданного бизнес-сценария. Платформа позволяет быстро конфигурировать агентов под разные процессы и развёртывать их с учётом требований к безопасности, нагрузке и инфраструктуре клиента. Почему это интересно AI-агента для демо можно собрать быстро. Довести его до продакшна enterprise-уровня гораздо сложнее. Мы строим систему, которая: стабильно ведёт диалог в реальных бизнес-сценариях; соблюдает заданные ограничения и guardrails; работает с tools и внутренними системами клиента; проверяется через eval-инфраструктуру; оптимизирована по latency, стоимости и стабильности; выдерживает реальную нагрузку; разворачивается on-premise; даёт высокое качество на малых моделях. Это инженерный вызов для человека, которому интересно делать сложных AI-агентов, которые легко выдерживают продуктовые ограничения. Чем предстоит заниматься Разрабатывать LLM- и NLP-компоненты для production-систем. Проектировать архитектуру AI-агентов: tool use, orchestration, multi-agent workflows, memory/context, evaluation, guardrails. Работать над real-time voice conversational-сценариями и оптимизировать latency, throughput, cost и стабильность pipeline. Интегрировать AI-агентов в продуктовую платформу, бизнес-системы клиентов и enterprise-окружение. Развивать eval-инфраструктуру: датасеты, эксперименты, метрики качества и анализ поведения агентов. Участвовать в on-premise-развёртывании ML / LLM-сервисов. Быстро проверять технические и продуктовые гипотезы вместе с командой. Что для нас важно Нам нужен инженер, умеющий решать сложные технически задачи и влиять на развитие продукта, соблюдая бизнес-ограничения, требования к стабильности, производительности и стоимости. Важно уметь быстро разбираться в новом, работать руками, брать ответственность и комфортно чувствовать себя в темпе раннего стартапа. Мы ждём, что у тебя есть: опыт разработки production ML / LLM-систем под реальной нагрузкой; практический опыт с AI agents / LLM agents / agent-based systems; понимание tool use, function calling, orchestration и agent workflows; понимание LLM: transformers, tokenization, fine-tuning, evaluation, inference; уверенный Python и практический опыт с PyTorch; опыт production serving для ML / LLM: API, очереди, масштабирование, отказоустойчивость; инженерное мышление и умение видеть систему целиком; готовность активно использовать AI-инструменты в работе. Если тебе нравится скорость, короткие циклы и возможность напрямую влиять на продукт, тебе у нас будет комфортно.