AI Architect, AI Agent Engineer

Кого ми шукаємо

Шукаємо сильного AI Architect / AI Agent Engineer, який зможе проєктувати та реалізовувати AI-агентів під різні бізнес-задачі — від ідеї та архітектури до продакшну, моніторингу та покращень

Ми не шукаємо людину, яка вміє лише писати промпти або лише адмініструвати сервери. Потрібен інженер повного циклу, який здатен закрити весь шлях від ідеї до стабільної production-системи

Важливо, щоб кандидат:

• Мислив архітектурно, а не лише «реалізовував по ТЗ»

• Умів обирати між cloud / local / hybrid

• Розумів баланс між якістю, швидкістю, вартістю та складністю підтримки

• Міг не лише зібрати MVP, а й довести рішення до стабільної експлуатації

Що потрібно буде робити

1. Проєктувати AI-архітектуру

• Аналізувати бізнес-кейси та формулювати технічний підхід

• Проєктувати архітектуру AI-агентів під конкретні задачі

• Приймати рішення по стеку: що тримати в хмарі, що виносити локально, що будувати гібридно

• Проєктувати систему з урахуванням:

  • Latency

  • Cost

  • Reliability

  • Observability

  • Масштабованості

2. Будувати AI-агентів під різні сценарії

• Чат- та текстові агенти

• Voice-агенти

• Workflow / task automation агенти

• Retrieval / knowledge-driven агенти

• Агенти з tool usage та зовнішніми інтеграціями

3. Працювати з voice-напрямком

• Налаштовувати cloud voice agents

• Налаштовувати локальних голосових агентів

• Інтегрувати:

  • STT

  • TTS

  • LLM

  • SIP / VoIP / PBX / call flows

• Оптимізувати затримку, якість розпізнавання та звучання

• Обирати правильну архітектуру для різних сценаріїв:

  • Реальні дзвінки

  • Inbound / outbound

  • Softphone / PBX / API

4. Піднімати та налаштовувати інфраструктуру

• Розгортати сервери під агентів, проксі, automation та моніторинг

• Працювати з Linux-серверами

• Налаштовувати Docker / containerized deployment

• Налаштовувати proxy / routing / VPN за потреби

• Організовувати надійну віддалену роботу, безпеку та доступ

• Налаштовувати середовище так, щоб рішення було не «демкою», а production-ready системою

5. Робити інтеграції та automation

• Підключати зовнішні API та SaaS

• Будувати orchestration-шар

• Налаштовувати workflows та пайплайни

• Інтегрувати AI-агентів у реальні бізнес-процеси, а не тримати їх як окремий експериментальний шар

6. Моніторити якість та покращувати систему

• Налаштовувати логування та трасування роботи агентів

• Моніторити:

  • Точність

  • Latency

  • Стабільність

  • Вартість

  • Відсоток успішних сценаріїв

• Знаходити слабкі місця в діалогах, логіці та інфраструктурі

• Покращувати систему ітеративно, на основі даних, а не відчуттів

Вимоги

Обов’язкові

• Практичний досвід створення AI / LLM-based систем

• Досвід роботи з AI-агентами або складною orchestration-логікою

• Розуміння архітектури cloud / local / hybrid рішень

• Досвід з API-інтеграціями

• Досвід з Linux

• Досвід з Docker

• Вміння самостійно спроєктувати та зібрати end-to-end рішення

• Розуміння, як доводити систему до продакшну, а не лише до прототипу

Бажані

• Досвід з voice AI

• Досвід зі STT / TTS

• Досвід з SIP / VoIP / PBX

• Досвід з self-hosted AI та automation-рішеннями

• Досвід оптимізації вартості AI-інфраструктури

• Досвід з monitoring / observability / evaluation pipelines

• Досвід з n8n, workflow engines або подібними automation tools

• Досвід побудови систем, чутливих до latency

Що буде результатом роботи

На виході ми очікуємо не «дослідження» і не «набір ідей», а робочі системи:

• AI-агенти під реальні бізнес-задачі

• Зрозуміла та раціональна архітектура

• Стабільна інфраструктура

• Контрольовані витрати

• Моніторинг якості

• План подальшого розвитку та покращень

Формат роботи

• Full-time

• Remote або робота в нашому офісі в Майамі або Мюнхені

• Довгострокова співпраця є пріоритетом

Як відгукнутися

У відгуку, будь ласка, напишіть короткий опис релевантного досвіду та стеку, з яким ви реально працювали