Розвивати мультиагентні пайплайни на LangGraph та проектувати нові сценарії автоматизації.
Проєктувати та реалізовувати критичну розрахункову логіку (бюджет, таймінг) у Python, відокремлюючи її від LLM-орієнтованих компонентів системи.
Будувати та оптимізувати RAG-архітектуру: embeddings, векторні бази, retrieval-стратегії.
Розгортати PostgreSQL, розробляти API на FastAPI та створювати інтерфейси для візуалізації розкладів і бюджетів.
Впроваджувати валідацію даних між етапами пайплайну (Parser → Breakdown → Budget) та розробляти механізм версіонування документів.

1,5+ років у ML Engineering / Data Science
LLM Stack: практичний досвід із LangChain/LangGraph та розуміння принципів роботи Agent-based workflows.
RAG & Vector DBs: розуміння принципів chunking, retrieval та досвід із векторними сховищами (Qdrant/Pinecone).
Data Structures: вміння проектувати та працювати зі складними JSON/YAML структурами.
Product Mindset: здатність розібратися у виробничому процесі та пропонувати логічні рішення, а не просто писати код.
Python Strong: глибокі знання Python та досвід роботи з Pydantic для суворої типізації даних.
Продакшн-досвід впровадження моделей.
Буде плюсом — але не обов'язково: Docker та базове розуміння деплою
Будь-який досвід із фронтендом
Досвід із eval-системами для LLM

20 днів оплачуваної відпустки, щоб ти міг(могла) перезавантажитися та повернутися з новими ідеями;
медичне страхування та доступ до платформи психологічної підтримки, бо твій добробут для нас у пріоритеті;
смачні та збалансовані корпоративні сніданки та обіди, щоб ти міг(могла) фокусуватися на своїх задачах;
корпоративні заняття спортом та знижки на фітнес зали, щоб заряджатися енергією;
корпоративні знижки на навчання, заняття англійською та speaking clubs для розвитку мовних навичок;
надаємо техніку Apple, що допомагає втілювати ідеї та досягати результатів на найвищому рівні.
ми комьюніті, де ти зможеш розвиватися та почуватися на своєму місці.

AI Product Engineer – Middle

Key skills