О компании
Мы — продуктовая международная финтех-компания, которая развивает B2C и B2B SaaS трейдинговую платформу. Два года назад запустили амбициозный AI проект: IDE нового поколения для мультимодальных AI-генераций (код, изображения, видео, звук) и агентных сценариев. Это умная среда для разработки и дизайна софта, пользователями которой являются как разработчики, так и ИИ-энтузиасты
Quadcode.ai уже доступна для скачивания: https://quadcode.ai/
Skills Engineer — это архитектор переиспользуемых AI-компонентов платформы. Ты создаёшь готовые "навыки", которые другие пользователи смогут встраивать в свои проекты. Твоя задача — разрабатывать, оптимизировать и масштабировать решения, которые работают надёжно и эффективно
Это роль для того, кто понимает архитектуру AI-систем, умеет оптимизировать промпты под разные модели и может предусмотреть edge cases
Чем ты будешь заниматься
- Разрабатывать готовые skills — переиспользуемые компоненты для типовых AI-задач (анализ текста, классификация, RAG, агентные workflows и т.д.)
- Оптимизировать промпты под разные модели и сценарии; проводить A/B тестирование и измерять качество результатов
- Проектировать RAG-интеграции и агентские pipelines — от архитектуры до реализации
- Работать с интеграциями — подключение внешних API, vector databases, knowledge sources
- Тестировать и документировать skills — создавать примеры использования, edge cases, best practices
- Анализировать требования и превращать их в скалируемые компоненты
- Мониторить performance skills и итерировать по feedback
- Следить за AI-трендами и добавлять новые возможности в платформу
Что для нас важно
- Техническое образование (полное или в процессе обучения) — CS, инженерия, математика, физика или смежное направление
- Глубокое понимание LLM — как работают современные модели, их ограничения и сильные стороны; опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini на уровне выше "просто использования"
- Опыт с prompt-инжинирингом — не просто писание промптов, а их оптимизация, A/B тестирование, понимание, как разные параметры влияют на результаты
- Разработка на Python — на уровне, достаточном для создания интеграций, тестирования и автоматизации
- Системное и архитектурное мышление — умение проектировать масштабируемые решения, предусматривать edge cases
- Аналитический подход — умение измерять, сравнивать, принимать решения на основе данных
- Английский B1+ — доки, API documentation, научные статьи
- Самостоятельность — не нужны пошаговые инструкции, способность разбираться в незнакомых системах
Плюсом
- Опыт с RAG (Retrieval-Augmented Generation) и vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus)
- Знакомство с агентскими фреймворками (AutoGPT, LangChain, LlamaIndex patterns)
- Опыт fine-tuning моделей или работа с моделями через разные API (OpenAI, Anthropic, Hugging Face)
- Понимание function calling и tool use в LLM
- Опыт с evaluation frameworks для оценки качества AI-выходов
- Работа с semantic search, knowledge graphs
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата и удаленка
- Полная или частичная занятость, гибкий график
- Доступ к современным AI-инструментам и моделям
- Возможность влиять на архитектуру платформы
- Профессиональное развитие в быстро меняющейся сфере AI
- Профессиональная, позитивная команда
