- 65 000 – 110 000 грн, + квартальний і річний бонуси, ставка за результатами співбесіди +
-
Ader Haber
Юриспруденция; 10–50 сотрудников -
Киев, Кловський узвіз, 7.
1,7 км от центра -
Оксана Афанасьєва
- Полная занятость. Опыт работы от 1 года.
- Украинский — выше среднего
- SQL
- Git
- JavaScript
- Python
- PostgreSQL
- React
- Node.js
- Docker
- TypeScript
- REST API
- REST
- Ведення документації
- AWS
- Проєктування
- Моделювання
- Ведення звітності
- FastAPI
- Google Cloud Platform
- Next.js
- CI/CD
- OpenAI
- LangChain
- Rag
- Claude API
- Контроль документообігу
- Знання держ. реєстрів
- MS Azure
- Судова практика
- SDK
- Логування
- Сорсинг
Описание вакансии
AI Product Engineer
Якщо ти молодий, повний енергії, AI native, вільно почуваєшся за комп’ютером і сам створюєш агентів, якщо тобі цікаво бути частиною чогось великого й будувати нові продукти — тобі сюди.
ADER HABER — одна з провідних юридичних фірм України, понад 20 років на ринку. Ми супроводжуємо міжнародні корпорації, державні компанії, банки та інвесторів. І ми зараз будуємо всередині фірми власний напрям AI: не купуємо готові рішення, а створюємо свої. Ти прийдеш у момент, коли напрям тільки формується. Це означає, що твої рішення визначатимуть, як він виглядатиме через рік — і що частина того, що ти збудуєш усередині, має шанс стати окремим продуктом на зовнішньому ринку.
Що ти робитимеш
- Створюватимеш AI-агентів під реальні задачі: аналіз документів, робота з базами знань, моніторинг державних реєстрів і судової практики.
- Автоматизуватимеш внутрішні бізнес-процеси — від документообігу до звітності. Задач більше, ніж рук; вибирати буде з чого.
- Прототипуватимеш нові продукти. Ідея, що спрацювала всередині, йде далі на зовнішній ринок.
- Навчатимеш колег користуватися тим, що ти зробив.
Кого ми шукаємо
- Ти створюєш агентів не за туторіалом, а тому що тобі цікаво. І тобі є що показати.
- Python або TypeScript на рівні, достатньому, щоб зібрати робочий прототип самостійно, без чужої допомоги.
- Розумієш, як влаштовані LLM зсередини: контекст, tool calling, RAG, оцінка якості, і головне — де вони ламаються.
Швидко розбираєшся в незнайомих інструментах. Через тиждень після релізу нового фреймворку ти вже знаєш, навіщо він.
- Англійська — вільно читаєш документацію, впевнено спілкуєшся з вендорами.
- Формальна освіта значення не має. Має значення те, що ти вже зробив.
Технічний стек
Не очікуємо досвіду з кожним пунктом — очікуємо впевнену основу й здатність швидко закрити решту. Саме цей перелік технічний експерт використовує на розборі проєкту (етап 2).
ОСНОВА -ОБОВ’ЯЗКОВО
- Мови розробки. Python та/або TypeScript рівень, достатній, щоб самостійно зібрати, розгорнути й підтримувати робочий прототип.
- LLM API. Anthropic Claude, OpenAI, Google Gemini: tool calling, structured outputs, streaming, керування контекстним вікном і вартістю запитів.
- Агентні системи. LangGraph / LangChain, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK або власна оркестрація; розуміння MCP (Model Context Protocol) для підключення агентів до внутрішніх систем фірми.
- RAG. Ембедінги, векторні бази (pgvector, Qdrant, Chroma), стратегії чанкінгу, гібридний пошук, реранкінг, цитування джерел у відповідях.
- Обробка документів. Парсинг PDF і DOCX, OCR сканованих документів, витяг структурованих даних із неструктурованого тексту це щоденний матеріал юридичної фірми.
- Оцінка якості (evals). Тестові набори, метрики точності й повноти, LangSmith / Langfuse / promptfoo; регресійні перевірки після зміни промптів або моделі.
- Інженерна база. Git, Docker, REST API (FastAPI або Node.js), PostgreSQL і впевнений SQL, базовий CI/CD.
- Безпека даних. Розуміння роботи з конфіденційною інформацією клієнтів: розмежування доступів, анонімізація; готовність розгортати локальні моделі (Ollama, vLLM) для чутливих кейсів.
Додатково буде перевагою
- Хмарні платформи: AWS / GCP / Azure — розгортання та моніторинг рішень.
- Фронтенд для внутрішніх інструментів: React / Next.js.
- Автоматизація процесів: n8n / Make — як доповнення до власного коду, не заміна.
- Файнтюнінг і дистиляція малих моделей, квантизація.
- Спостережуваність агентів у продакшені: трейсинг, логування, контроль витрат на API.
Буде плюсом
- Pet-проєкти, хакатони, open-source — усе, що можна відкрити й подивитися.
- Досвід автоматизації в будь-якій галузі, не обов’язково юридичній.
- Цікавість до права або фінансів — не знання, саме цікавість.
Що пропонуємо
- Реальні задачі з першого тижня. Ніякого випробувального періоду «на документації».
- Бюджет на інструменти, API та моделі — ти не воюватимеш за доступ до того, що потрібно для роботи.
- Прямий доступ до партнерів фірми: ідею можна донести без п’яти рівнів погоджень.
- Перспективу вирости у продуктову роль, якщо те, що ти збудуєш, вийде на зовнішній ринок.
- Гнучкий графік, гібридний формат, медичне страхування, сучасний офіс у центрі Києва.
Як відгукнутися
Замість супровідного листа надішли посилання на те, що ти зробив: репозиторій, демо, відео, розбір власного проєкту. Резюме теж додай, але дивитися ми будемо насамперед на роботи. Відповідаємо протягом двох
робочих днів: [откликнуться]
Похожие вакансии
-
Junior Manual QA Engineer (AI)
Ajax Systems, Киев