3b:I[250918,["/_next/static/chunks/0o550j_ybvr8e.js","/_next/static/chunks/2g0o7t-v2h43v.js","/_next/static/chunks/1x3pq1llu_yl5.js","/_next/static/chunks/2ku5h4jf3_8s_.js","/_next/static/chunks/1zrbypdsz1vi7.js","/_next/static/chunks/1mmd5kyaorc2d.js","/_next/static/chunks/3yf2x5wnuim8q.js","/_next/static/chunks/0j9nht9z73q1t.js","/_next/static/chunks/0_ijxlxaqblby.js","/_next/static/chunks/25odp30trfrav.js","/_next/static/chunks/3m0iidbo3xrqj.js","/_next/static/chunks/0b7xazk04clvy.js","/_next/static/chunks/32c4ksvzw874u.js","/_next/static/chunks/23p7a0jb_cbw4.js","/_next/static/chunks/01raj_ody13t0.js","/_next/static/chunks/1fhhgtx7gli7c.js","/_next/static/chunks/2q_hkwhau_-86.js","/_next/static/chunks/1dnbze3cxcfgv.js","/_next/static/chunks/18wemk-fjws8_.js","/_next/static/chunks/3c1ljf4ur8_rj.js","/_next/static/chunks/0u09aj5-2zej_.js","/_next/static/chunks/09gk2564o9750.js","/_next/static/chunks/0x6hk1wia60ij.js","/_next/static/chunks/0s5v7p00jpd-7.js","/_next/static/chunks/3iykuxq6fagx7.js","/_next/static/chunks/0l39anxj6cax2.js","/_next/static/chunks/0imgcw53k3p9c.js","/_next/static/chunks/112wqw0yfa-rz.js","/_next/static/chunks/1p4-gpar2vvr_.js","/_next/static/chunks/21mii_tg49wi7.js","/_next/static/chunks/0s_k7f_3z8toz.js","/_next/static/chunks/3b6wdwoip_bsq.js","/_next/static/chunks/3-_hed54vqawb.js","/_next/static/chunks/0rmrnvqvi-iqh.js","/_next/static/chunks/13b9jm7z0lu5m.js","/_next/static/chunks/373rjl8-p0umu.js","/_next/static/chunks/3kw9xf-a2gy3x.js","/_next/static/chunks/1dmkll37cexta.js","/_next/static/chunks/2o3tjdt-d5wiy.js","/_next/static/chunks/0jiwqz8ptbw37.js","/_next/static/chunks/13uov0ursx8ws.js","/_next/static/chunks/2w7tvrls2jj02.js","/_next/static/chunks/3r6fljbggdu7i.js","/_next/static/chunks/1h266d7g24esk.js","/_next/static/chunks/1g555crlg2s8s.js"],"PublicPageViewTracker"] 3c:I[49203,["/_next/static/chunks/0o550j_ybvr8e.js","/_next/static/chunks/2g0o7t-v2h43v.js","/_next/static/chunks/1x3pq1llu_yl5.js","/_next/static/chunks/2ku5h4jf3_8s_.js","/_next/static/chunks/1zrbypdsz1vi7.js","/_next/static/chunks/1mmd5kyaorc2d.js","/_next/static/chunks/3yf2x5wnuim8q.js","/_next/static/chunks/0j9nht9z73q1t.js","/_next/static/chunks/0_ijxlxaqblby.js","/_next/static/chunks/25odp30trfrav.js","/_next/static/chunks/3m0iidbo3xrqj.js","/_next/static/chunks/0b7xazk04clvy.js","/_next/static/chunks/32c4ksvzw874u.js","/_next/static/chunks/23p7a0jb_cbw4.js","/_next/static/chunks/01raj_ody13t0.js","/_next/static/chunks/1fhhgtx7gli7c.js","/_next/static/chunks/2q_hkwhau_-86.js","/_next/static/chunks/1dnbze3cxcfgv.js","/_next/static/chunks/18wemk-fjws8_.js","/_next/static/chunks/3c1ljf4ur8_rj.js","/_next/static/chunks/0u09aj5-2zej_.js","/_next/static/chunks/09gk2564o9750.js","/_next/static/chunks/0x6hk1wia60ij.js","/_next/static/chunks/0s5v7p00jpd-7.js","/_next/static/chunks/3iykuxq6fagx7.js","/_next/static/chunks/0l39anxj6cax2.js","/_next/static/chunks/0imgcw53k3p9c.js","/_next/static/chunks/112wqw0yfa-rz.js","/_next/static/chunks/1p4-gpar2vvr_.js","/_next/static/chunks/21mii_tg49wi7.js","/_next/static/chunks/0s_k7f_3z8toz.js","/_next/static/chunks/3b6wdwoip_bsq.js","/_next/static/chunks/3-_hed54vqawb.js","/_next/static/chunks/0rmrnvqvi-iqh.js","/_next/static/chunks/13b9jm7z0lu5m.js","/_next/static/chunks/373rjl8-p0umu.js","/_next/static/chunks/3kw9xf-a2gy3x.js","/_next/static/chunks/1dmkll37cexta.js","/_next/static/chunks/2o3tjdt-d5wiy.js","/_next/static/chunks/0jiwqz8ptbw37.js","/_next/static/chunks/13uov0ursx8ws.js","/_next/static/chunks/2w7tvrls2jj02.js","/_next/static/chunks/3r6fljbggdu7i.js","/_next/static/chunks/1h266d7g24esk.js","/_next/static/chunks/1g555crlg2s8s.js"],"JobsListClient"] 3d:T141b,

Axis делает ИИ-продукты для управления себестоимостью строительства. «Проверка РД» работает с PDF и Excel: проводит нормоконтроль, проверяет спецификации и расчёты, сравнивает стадии и редакции документов. По каждому замечанию показывает лист-источник, цитату и логику проверки. Продукт уже работает у платящих клиентов и на пилотах. Команда — выходцы из Самолет, Autodesk, McKinsey, Сбера и МТС.

Ищем AI-инженера, который будет отвечать за агентный контур продукта. Цель: дать методологу возможность описать новую проверку без разработки, а пользователю получить проверяемый результат на своём комплекте документов.

Главный технический вызов — сделать агентов частью надёжной производственной системы, где ошибка влияет на решения по стройке. Модель работает с неоднородными документами, сохраняет состояние длительной проверки, отличает нехватку данных от расхождения и не подменяет код в расчётах.

Роль находится на стыке агентной инженерии и backend-разработки. Вы будете выбирать модели и способ оркестрации, проектировать инструменты агента, строить оценку качества и разбирать ошибки на реальных запусках. Мы задаём продуктовую цель и ограничения; технические решения и путь к результату находятся в вашей зоне ответственности.

За что отвечать

- Качество агентных проверок в продукте: точность выводов, полноту, время выполнения и стоимость.
- Цикл улучшения качества: собирать ошибки и исправления пользователей, превращать их в тесты, сравнивать модели и проверять изменения перед выпуском.
- Надёжность выполнения: проверка не теряет состояние при сбое, умеет ждать недостающие данные и пересчитывает только то, что от них зависит.
- Агентный движок: работа с контекстом, выбор следующего действия, вызов инструментов, типизированный результат и ограничения модели.
- Развитие архитектуры без зависимости от одного фреймворка или поставщика модели. PydanticAI, LangGraph и другие компоненты оцениваем по качеству работы в продукте.

Что мы ожидаем

- Хороший Python и опыт эксплуатации backend-сервисов: API, асинхронные задачи, очереди, тесты, обработка ошибок.
- Опыт с LLM и агентами в продакшене: вызов инструментов, управление контекстом, структурированный ответ, ограничения действий модели.
- Умение получать и валидировать результат по JSON Schema, Pydantic или аналогичной схеме.
- Опыт поиска по документам или RAG с обязательной привязкой ответа к источнику.
- Опыт оценки качества LLM-систем: тестовые наборы, разбор ошибок, сравнение моделей и промптов.

Будет плюсом

- PydanticAI, LangGraph или другой фреймворк для LLM-агентов.
- Temporal или другой движок долговременных процессов.
- MCP, OpenTelemetry, Langfuse.
- Локальные модели и развёртывание AI-сервисов в закрытом контуре.
- Document AI: OCR, структура PDF, таблицы и координаты областей на листе.

1f:["$","div",null,{"className":"w-full px-4 py-6","children":[["$","$L3b",null,{"statsPath":"/api/companies/ba069257-1524-4839-9fc5-ffd30d89d5e7/stats"}],["$","div",null,{"className":"mb-6","children":[["$","h1",null,{"className":"text-2xl font-semibold mb-2","children":"Вакансии в Аксис"}],["$","p",null,{"className":"text-sm text-muted-foreground","children":"Актуальные вакансии компании Аксис. Узнайте о требованиях, условиях работы и откликнитесь онлайн."}]]}],["$","$L3c",null,{"initialJobs":[{"id":"c6687122-abdf-49c8-9af3-df07d5441a5c","created_at":"2026-08-14T03:44:27.522224+00:00","title":"AI Engineer","description.html":"$3d","level":["Middle"],"location":"Москва","is_remote":true,"salary_from":150000,"salary_till":300000,"published_until":"2026-09-13T03:44:38.090804+00:00","published_at":"2026-08-14T03:44:38.090804+00:00","company_id":"ba069257-1524-4839-9fc5-ffd30d89d5e7","application_url":"https://hh.ru/vacancy/136225042","pub_status":"Active","slug":"c6687122-abdf-49c8-9af3-df07d5441a5c","is_salary_hidden":null,"experience":"1-3 года","is_featured":false,"og_image":null,"og_image_wide":null,"work_formats":["Удалённо"],"employment_type":["Полная занятость"],"estimated_salary_rub":null,"candidate_attention":null,"visible_in_public_feed":true,"professions":[{"id":"49855cc7-6f42-4bfd-815d-fc872b78f7b1","name":"ML разработчик","profession":{"id":"4686c0b5-9bfd-473d-b8f8-93bfaa5f93f1","name":"Искусственный интеллект"}}],"professions_text":"Искусственный интеллект","professions_list_id":"49855cc7-6f42-4bfd-815d-fc872b78f7b1","profession_ids":["49855cc7-6f42-4bfd-815d-fc872b78f7b1"],"company":{"id":"ba069257-1524-4839-9fc5-ffd30d89d5e7","logo":"","name":"Аксис","slug":"aksis","website":"","brandcolor":"","description":"","short_description":"","is_verified_it_company":false},"currency_sign":"₽","average_salary_by_profession":249033,"curator_profile":null,"curator_profile_id":null,"city_names":["Москва"],"city_ids":["79ecf048-afd3-4d53-945f-500d84bbf881"],"stacks":null,"fraud_warning":false,"company_is_verified_it":false,"remote_scope":"unknown","remote_countries":[],"remote_country_labels":[],"application_email":null,"application_telegram":null,"application_linkedin":null,"application_contact_type":null}],"initialTotal":1,"professions":[{"id":"bc5afe87-94bd-451b-9c42-7a0b3ec70c63","name":"HR"},{"id":"47b93ae9-bf9d-48e2-9fbd-50a73fb66525","name":"Администрирование"},{"id":"ed81b0f2-24df-40da-b426-146edbb65d9a","name":"Аналитика"},{"id":"fafe8569-9c11-4378-8b41-329c72ff6cc7","name":"Дизайн"},{"id":"f45d97a3-81ef-4604-bf94-56f4c920b193","name":"Информационная безопасность"},{"id":"4686c0b5-9bfd-473d-b8f8-93bfaa5f93f1","name":"Искусственный интеллект"},{"id":"08ed0833-f19f-43b2-b305-5b3da0fefdbe","name":"Исследования"},{"id":"5a1814c1-6789-4acd-9f36-ee12d7223df3","name":"Консалтинг"},{"id":"70e1e8f4-554b-4bba-81e7-d027efff9fc2","name":"Контент"},{"id":"e4154f78-2147-44c7-a3b2-b353cdcda96b","name":"Маркетинг"},{"id":"bac8d4e8-4c09-4e8d-b473-4b4ff571d88c","name":"Менеджмент"},{"id":"ca42aeee-239c-422b-aeb2-68e2d1b50248","name":"Наука и образование"},{"id":"47447628-cdf1-4080-a2b2-a91ad11cb869","name":"Офис"},{"id":"41de6376-3a2a-4de0-8ae6-2870d318c9c4","name":"Поддержка"},{"id":"33190daf-9b74-43a7-8690-cf534282eb7b","name":"Предпринимательство"},{"id":"423f402d-8103-446f-a4f0-6a53941810cb","name":"Продажи"},{"id":"1cb8df0d-9146-4a1d-bbbd-c882fb50d836","name":"Разработка"},{"id":"c4c6f422-2d3a-447f-a42f-cde0e3599309","name":"Тестирование / QA"},{"id":"2b00a08b-df39-4915-aec3-87d756a4a5f4","name":"Топ-менеджмент"},{"id":"60aaf0c0-6f21-4385-9b6b-ccc82ae6d6af","name":"Финансы"}],"initialFilters":{}}]]}]