red_mad_robot — технологическая компания с экспертизой в запуске цифровых продуктов и новых бизнесов. Включает red_mad_robot AI — центр исследований и разработки ИИ-решений.
Мы расширяем команду и ищем опытного TechLead. Ключевая задача - выстроить отлаженый производственный процесс для развития продукта и команды, обеспечивать стабильную ритмичную работу, отвечать за техническое развитие продукта.
Что предстоит делать:
Проводить техническую оценку пресейлов.
Разрабатывать архитектуру GenAI-продуктов с учётом внутренних систем клиента.
Определять требования для продуктовых команд компании.
Презентовать технические решения бизнес-заказчикам.
Управлять командой разработки и выбирать технический стек проекта
От тебя:
Опыт с GenAI-продуктами на уровне внедрения в enterprise (не только PoC, а полноценное промышленное использование).
Навыки MLOps (построение и поддержка пайплайнов машинного обучения).
Опыт выстраивания ML/DS-команд и процессов (включая управление командой разработки и определение технического стека проекта).
Опыт проведения технических демонстраций для нетехнических стейкхолдеров (презентация технических решений на бизнес-уровне).
Опыт работы с бенчмарками (оценка и сравнение моделей и решений).
Общий опыт от 6 лет в продуктовых и сервисных компаниях на позиции Solution Architect / CTO / AI Lead / TechLead.
Практический опыт интеграции с enterprise IdP (Keycloak, Auth0, Azure AD, Okta).
Опыт работы с API-шлюзами и прокси (rate limiting, auth passthrough, token exchange).
Безопасная работа с access / refresh токенами, service accounts, machine-to-machine доступом.
Проектирование multi-tenant решений и механизмов изоляции клиентов.
Проектирование и реализация архитектуры GenAI-решений (RAG, agentic-подходы) с учётом архитектуры внутренних продуктов клиента.
Понимание ограничений LLM (контекст, галлюцинации, latency, стоимость инференса).
Практический опыт production-RAG: chunking-стратегии, retrieval-подходы, работа с векторными БД (Milvus, Qdrant, Weaviate).
Понимание принципов агентских систем (ReAct, graph-based, declarative) на уровне архитектуры и их ограничений.
Участие в проработке архитектурных решений и их защите внутри команды и перед заказчиком.
Участие в настройке production-пайплайна (деплой, обновления, ввод в эксплуатацию).
Понимание основ observability (логи, метрики, алерты для backend- и AI-компонентов).
Работа с инцидентами и проблемами на уровне senior-инженера (диагностика, исправление, предложения по улучшению).
Учёт требований информационной безопасности при проектировании и эксплуатации решений.
Уверенное владение одним из языков: Python / Go / Java.
Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agent SDK / ADK в составе production-систем.
Опыт контейнеризации и локальной оркестрации: Docker, Docker Compose.
Чего ждать от роботов:
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.