Коротко про роль
Ми будуємо реальні AI-продукти в проді — агентні LLM-пайплайни, data-driven системи, повностекові застосунки. Є живі продукти, які вже працюють, і роадмап нових проєктів з нуля.
Шукаємо hands-on Tech Lead, який буде власником архітектури одразу кількох продуктів: встановить стандарти один раз і застосовуватиме їх скрізь, запускатиме нові проєкти з правильним фундаментом і тримає існуючі здоровими та масштабованими.
Це не роль чистого менеджера. Ти пишеш код, проєктуєш системи, приймаєш складні технічні рішення — і при цьому менторуєш команду та представляєш інженерію бізнесу.
Чому це цікаво
Реальні продукти в проді, не PoC і не демо
Власність над архітектурою портфеля продуктів — рідкісний рівень впливу
Повний стек сучасного AI-інжинірингу: агенти, evals, інфра, продукт
Нові проєкти з нуля — є можливість будувати правильно з першого дня
Маленька senior-команда, мінімум бюрократії, висока автономія
Чим будеш займатися
Технічне лідерство
Проєктувати архітектуру кількох продуктів одночасно та запускати нові з правильним фундаментом (auth, data, deploy, observability, cost controls)
Будувати перевикористовувані блоки — shared services, LLM tooling, шаблони — щоб кожен наступний проєкт стартував швидше
Приймати прагматичні рішення build/buy/refactor в умовах реальних дедлайнів і бюджетів
Переводити системи з «працює для пілоту» у «надійно масштабується»
Агентні системи та LLM
Проєктувати та підтримувати LLM-пайплайни і агентні воркфлоу — multi-step, tool-using, self-correcting
Вести prompt engineering як повноцінну дисципліну: версіонування, бенчмаркінг, регресійне тестування
Слідкувати за cost/quality/latency і уникати silent failure modes
Backend та Frontend
Backend: API design, data modeling, Python / Node, Docker, GCP/AWS, оркестрація
Frontend: продуктові UI та внутрішні інструменти — чисто, надійно, підтримувано
Data integrity end-to-end: idempotency, retries, backfills
Команда
Перекладати між бізнес-цілями та технічною реальністю — і вміти говорити «ні» з аргументами
Менторити та тримати команду сфокусованою та розблокованою
Чітко комунікувати письмово: дизайн-доки, runbooks, postmortems
Стек
Core: Python та/або TypeScript/Node, Docker, GCP/AWS, CI/CD AI/LLM: агентні фреймворки, tool-use orchestration, prompt engineering, evals Nice to have: speech/audio, computer vision, multi-tenant системи, shared-infra підхід
Кого шукаємо
5+ років у проді, 2+ роки у ролі lead/senior
Досвід архітектури backend + frontend і вміння стартувати проєкт правильно
Hands-on LLM в проді — не демо, а реально задеплоєне і підтримуване
Сильне відчуття метрик, експериментів, «це реальний результат чи шум?»
Cloud + DevOps: GCP/AWS, Docker, CI/CD, observability, cost awareness
Вмієш disagree and commit і робиш тих, хто поруч, кращими
Процес відбору
Intro call — взаємний fit, твій бекграунд, що будуємо
Technical deep-dive — розбір системи, яку ти проєктував; трейдофи та failure modes
Практичне завдання — дизайн або дебаг LLM-пайплайну (без leetcode, реальні задачі)
Leadership conversation — менторинг, конфлікти, пріоритизація
Final — знайомство з командою, Q&A, офер
Що пропонуємо
Компенсація та формат
$4,000—6,000/month
Повністю remote
Графік: 9:00–18:00 або 10:00–19:00 (на вибір)
Відпустка та відпочинок
14 календарних днів відпустки на рік
7 днів лікарняних
Державні свята — вихідні (після випробувального строку)
День народження — додатковий вихідний 🎂
Випробувальний строк
3 місяці
Команда та продукт
Мінімум бюрократії та швидке прийняття рішень
Маленька senior AI-focused команда
Реальний ownership над портфелем продуктів
Повний стек сучасного AI-інжинірингу — від агентів до інфри
Щоб відгукнутись, надішли короткий опис production LLM-системи, яку ти будував, і один складний трейдоф, який довелось зробити.
Відгукнутись на вакансію
