Старший Go-разработчик, команда разработки ML-помощников и ассистентов

Привет! Мы — команда разработки ML-помощников и ассистентов. Создаём и развиваем интеллектуальных ассистентов, которые встраиваются прямо в рабочие процессы компании. Наши боты работают в корпоративном мессенджере, автоматизируют HR-процессы, суммаризируют многотысячные треды и звонки — экономят часы времени каждому сотруднику. Мы делаем полезные прикладные проекты, которые решают реальные задачи бизнеса.

Наша цель — сделать ML-помощников незаметными, но незаменимыми. Мы хотим, чтобы каждый сотрудник взаимодействовал с десятками ассистентов ежедневно, не задумываясь, что за этим стоит сложная инженерия: оркестрация LLM, потоковая обработка данных, интеграция с корпоративными системами и надёжное рантайм-окружение на Go.

Ищем инженера, который готов вместе с нами проектировать и разрабатывать прикладные AI-решения и поддерживать высокий уровень инженерной культуры.

Наш стек

• Go, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, Docker, LLM, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.

Вы будете

• Проектировать и разрабатывать ML-помощников и ассистентов на Go — от архитектуры до продакшн-релизов.

• Строить надёжную оркестрацию: управление диалоговыми состояниями, очередями задач, асинхронными вызовами LLM.

• Интегрировать ассистентов с корпоративным контекстом: корпоративный мессенджер, Jira, Confluence, внутренние базы знаний.

• Работать с промптами: оптимизировать, тестировать, внедрять RAG-пайплайны для точных ответов по документации компании.

• Обеспечивать отказоустойчивость ассистентов — обработка ошибок, retry-логика, circuit breaker, graceful degradation при недоступности LLM.

• Разрабатывать пайплайны суммаризации: стриминг аудио из звонков → ASR → chunking → LLM → генерация саммари в реальном времени.

Примеры задач

• Разработать HR-ассистента в корпоративном мессенджере.

• Разработать AI-ассистент для юридического отдела.

• Реализовать пайплайн суммаризации звонков.

Нам важно

• Опыт коммерческой разработки на Go от 3 лет..

• Понимание архитектуры LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, контекстные окна, токенизация.

• Опыт работы с Kafka.

• Уверенное владение K8s, Docker — вы умеете упаковывать ассистента в образ и деплоить в кубер.

• Понимание принципов Observability: логи, метрики, трейсинг (OpenTelemetry) для отладки AI-пайплайнов.

• Навык написания тестов (unit, integration, e2e) для ассистентов — промпты и сценарии тоже нужно тестировать.

Будет плюсом

• Опыт работы с embedding-моделями и ранжированием для RAG-пайплайнов.

• Умение читать и дебажить чужой код на Go, проводить ревью.

• Опыт разработки плагинов/интеграций для корпоративных мессенджеров.