Middle AI/ML Automation Engineer / AI Agent Developer (LLM…

Middle AI/ML Automation Engineer / AI Agent Developer (LLM, RAG, MLOps)2000 $RussiaOrenburgFullRemoteWork experience2 years 9 monthsLast work experienceConsultingAI Automation Engineer2 years 9 monthsContactsAboutAboutAI/ML Engineer, больше двух лет. Строю системы на LLM и потом сам их веду в проде: RAG над профессиональными базами знаний, автономные агенты, голосовой AI, генерация документов. Стек: Python (FastAPI, async, pytest), PostgreSQL / pgvector / Supabase, Docker, Linux, Git, LangChain / LangGraph, Anthropic Claude, OpenAI, Gemini. MLOps-инструментарий: MLflow, Kubernetes, Airflow, CI/CD. RAG и качество ответов. Делаю пайплайны на pgvector: разбираю документы с сохранением структуры, чанкинг, эмбеддинги, retrieval, HNSW-индексация. Отвечаю за то, чтобы ответу можно было верить: цитата ведет до пункта и страницы источника, каждое утверждение проверяется на следование из процитированного фрагмента, а вне корпуса система честно отказывается отвечать. Качество меряю регрессионным эвалом на размеченном наборе. Эксплуатация. Новое поведение выкатываю под флагом, откат делается снятием флага, без релиза. Перед правкой прода снимаю снапшот, после деплоя проверяю здоровье сервиса и читаю логи. Между провайдерами моделей держу фолбэк. Деградации разбираю на живых данных и, если надо, пересчитываю историю. Ищу корень проблемы, а не глушу симптом. LLM-агенты. Разрабатываю и месяцами держу в работе автономных агентов, подключаю их к рабочим системам компании: Bitrix24, CRM, рекламные кабинеты. Маршрутизация задач, изоляция доступа, гейты на действия, которые что-то меняют, контроль расхода токенов, флот агентов на нескольких серверах. Голосовой AI. Обзвон и квалификация лидов (Voximplant + ElevenLabs / OpenAI Realtime + CRM): диаризация и разметка ролей в транскрипте, классификация исхода звонка, аналитика разговоров, работа над задержкой. Визуальная автоматизация: n8n (Advanced, self-hosted), 15+ production-воркфлоу.Affiliate experienceVerticalsGamblingDatingBettingAdultCryptoE-commerceNutraSweepStakesFinanceBinary OptionsSourcesMeta (Facebook)Google ContextGoogle UACIn AppEmail NewslettersMyTargetPush NotificationsYandex DirectNative Ads NetworksSMS MarketingWork experience2 years 9 monthsJanuary 2024 - to date(2 years 9 months)ConsultingAI Automation EngineerПроектирую системы на LLM и веду их в проде: RAG над профессиональными базами знаний, автономные агенты, голосовой AI, генерация документов. Python, FastAPI, PostgreSQL / pgvector, Docker, Linux. Каждый проект довожу до эксплуатации у заказчика и отвечаю за него после запуска: деплой, мониторинг, разбор инцидентов, регрессионные эвалы. RAG и качество ответов Ассистент по строительным нормам Казахстана. Собрал корпус из 92 нормативных документов, это 24 278 фрагментов в PostgreSQL с pgvector. Парсер держит структуру документа: разделы, пункты, приложения, таблицы. Построил HNSW-индекс. Сделал ответ проверяемым. Цитата ведет до документа, пункта и страницы PDF. Каждое утверждение отдельная модель-судья проверяет на следование из процитированного фрагмента, числа сверяет код. Регрессионный эвал на 100 вопросах: 85/85 валидных цитат, ноль ложных отказов, 13/15 корректных отказов на вопросах вне корпуса. Поиск мерю отдельно от генерации, иначе непонятно, что чинить. Эксплуатация и MLOps-практики Регрессионные эвалы гоняю так, чтобы прогон можно было повторить: конфигурация прогона, то есть провайдер, модель и версия корпуса, сохраняется вместе с результатом, а baseline защищен от перезаписи. Новое поведение выкатываю под feature-флагом. Включается конфигом, откатывается снятием флага, без релиза. Перед правкой прода снимаю снапшот, после деплоя проверяю здоровье сервиса и читаю логи, и только потом считаю задачу закрытой. Инференс держу отказоустойчивым: основной провайдер модели плюс цепочка фолбэка. Отрабатываю исчерпание квоты, истекшую авторизацию и тихую деградацию. Эксплуатирую сервисы на нескольких VPS (self-hosted): мониторинг, оптимизация расхода токенов, изоляция рабочих окружений, миграции БД (Alembic). Тесты: 970 автотестов в контент-системе, 545 в голосовом сервисе. На каждый воспроизведенный прод-баг пишу тест, который закрывает его навсегда. MLflow, Kubernetes, Airflow, CI/CD. Голосовой AI Обзвон и квалификация лидов: Voximplant, ElevenLabs и OpenAI Realtime, OnlinePBX, CRM. Режимы квалификации и информирования, дашборд с расписанием кампаний. Задержку снизил с 3,4 секунды до 800 миллисекунд после перехода на speech-to-speech. Роли в транскрипте беру из диаризации, а не из догадок модели. До этого LLM приписывала клиенту реплики бота и портила квалификацию лида. Сделал сигналы квалификации настраиваемыми в разрезе кампании: Alembic-миграция, частичные уникальные индексы, кампанийные сигналы переопределяют общие. LLM-агенты и multi-agent системы Мультиагентный маркетинговый отдел: пять автономных агентов на отдельных серверах, по Яндекс.Директу, ВКонтакте, SEO, Avito и персональный агент руководителя. Ежедневные отчеты по расписанию, гейты на действия, которые что-то меняют, кураторский контур приемки. За два месяца работы: вернул прозрачность по рекламному расходу 2,4 млн рублей за 3 месяца, свел единый реестр 76 кампаний на 9 счетчиках, собрал семантическое ядро на 67 616 запросов, поймал подрядчика на накрутке 85-92% кликов, проверил портрет аудитории на выборке 174 тысяч профилей до траты бюджета под гипотезу. Таск-агент для строительной компании на базе Bitrix24: автономный агент с 11 навыками, маршрутизация задач по ответственным, изоляция доступа сотрудников на уровне границы системы. Веду в проде много месяцев. Работаю в тандеме с CLI-агентом-исполнителем: письменный Definition of Done до начала работы, приемка по артефактам, то есть дифф, дословный вывод тестов и мой собственный живой прогон, плюс независимая проверка вторым агентом. Генерация документов и контент-конвейеры Async-backend на FastAPI для генерации проектной документации: Claude Opus, эмбеддинги, pgvector, docxtpl, Streamlit. Генерация идет по секциям, документы до 60 страниц. Упавший прогон продолжается с чекпоинта, расход токенов считается честно. Журнал верификации сверяет ссылки с фактическим контекстом, а не имитирует проверку. Контент-завод для travel-компании: автогенерация постов и email-рассылок, RAG, проверка изображений через Vision, гейты против галлюцинаций, цепочка моделей primary плюс fallback, 970 автотестов на pytest. Бот-конвейер новостного контента: парсинг Telegram-каналов через Telethon, рерайт и перевод на три языка, рендер каруселей 1080x1350 в брендбуке на Pillow, сборка вертикальных роликов на ffmpeg, недельный дайджест со скорингом значимости. 94 автотеста, деплой на VPS клиента. Автоматизация и интеграции n8n, Advanced, self-hosted, 15+ production-воркфлоу: обработка заказов Ozon FBS на 21 магазин со сбором, группировкой по складам, штрихкодами и листами подбора, логистика через Excel и PDF, Telegram Business бот-приоритизатор входящих, боты нутрициолога и мониторинга доменов. AI-ассистент на базе 2ГИС: RAG с подключением к API, время ответа сотрудникам сократилось на 80%. AI-администратор клиники: чат-бот записи с базой знаний, конверсия в запись выросла на 40%. Преподаю деплой и эксплуатацию LLM-агентов: OpenClaw, Claude Code, Codex.Portfolio[контакт скрыт] ClaudeMCPApache AirflowLangChainPrompt engineeringOpenAiMultiAgentPgvectorSQLGitPythonCI/CDLinuxDockerKubernetesPrometheusGrafanaMLFlowFastAPIREST APILanguage proficiencyNo data availableEmploymentEmploymentFullWork formatRemoteWork scheduleFlexible, 5/2RelocationPossibleBusiness tripsBusiness trips possibleArbiHunterAbout the companyPublic APIMedia KitNEWSupportTerms of ServicePrivacy PolicyMoreSearch for employeesPublish a vacancyMobile appFor all questions[контакт скрыт]© 2026 All rights reservedPrivacy Policy