Опис вакансії
Ми шукаємо AI Engineer’а, який прагне будувати production-grade AI системи, а не просто експериментувати з демо.
Це роль з високим рівнем оунерщіп у greenfield середовищі, де ти допомагатимеш з нуля будувати нашу AI платформу, працюючи напряму з Head of AI без шарів менеджменту чи PM-driven специфікацій.
Ти повністю володітимеш ініціативами end-to-end— від discovery та архітектурних рішень до delivery в продакшн— і відіграватимеш ключову роль у тому, як AI використовується в компанії.
Ти працюватимеш із сучасним AI стеком: Claude/OpenAI/Bedrock, RAG пайплайни, eval-фреймворки (Promptfoo, Ragas, LangSmith) та agentic patterns. Ця роль ідеально підійде спеціалісту, який цінує автономність, сильну інженерну відповідальність і вміє самостійно знаходити наступні high-leverage opportunities та доводити їх до production.
Про компанію
United Tech is a global IT product company with millions of users across North America, Europe, LATAM, and MENA. We build next-gen social networking and live-streaming platforms with a team of 400+ experts. Founded in Ukraine, scaling worldwide
Вимоги
- 5+років досвіду продакшн-розробки на Python (сервіси, async, API-інтеграції, чистий і тестований код)
- Практичний досвід роботи з LLM API в продакшні: Anthropic Claude (Opus/Sonnet/Haiku), OpenAI, AWS Bedrock
- Глибоке розуміння RAG-систем: chunking, embeddings, hybrid search, re-ranking, grounding/citations
- Досвід у prompt engineering, структурованих виходах, tool/function calling та agentic-патернах (ReAct, function-calling loops, fallback-и)
- Практичний досвід з eval/regression фреймворками: Promptfoo, Ragas, LangSmith або власні evaluation harnesses
- Досвід роботи з Vector DB (pgvector, Pinecone) та orchestration workflows (n8n, Airflow, кастомні оркестрації)
- Сильні базові знання AWS: IAM, Lambda, S3, CloudTrail— вміння самостійно деплоїти у VPC середовищі
- Досвід CI/CD, pipeline hooks (GitLab/GitHub), webhooks та event-driven архітектур.
- Розуміння observability практик: token-spend tracing, latency monitoring, model routing
- Базовий SQL для аналітичних запитів і метрик-дашбордів
Обов'язки
- Дизайнити та реалізовувати RAG та automation workflows у нашому VPC
- Будувати інтеграції між dev/communication/knowledge-management системами (Jira, Confluence, Slack, Google Drive, Git)
- Розробляти пайплайни для code quality, auto-classification тікетів, оновлення документації, release notes та meeting summaries
- Займатись prompt engineering, вибором моделей (routing між Haiku/Sonnet/Opus) та оптимізацією workflows
- Створювати eval/regression-фреймворк для AI workflows— щоб захищати системи від регресій після оновлень моделей
- Робити lightweight дашборди для engineering leads (патерни доставки, bottlenecks)
- Вести full ownership end-to-end: від scope → design → delivery → measurement → ітерації
Ми пропонуємо
- 20 оплачуваних днів відпочинку, 15 сік лівів та 6 додаткових днів для сімейних подій
- До 10 днів на рік днів відпочинку на державні свята
- 100% покриття медичного страхування
- Компенсацію спорту та спорядження
- Онлайн-йогу з інструктором з УФЙ
- Тімбілдинги, корпоративні подарунки та стильний мерч
- Фінансовий та юридичний супровід
- Збереження місця та підтримку тим, хто долучився до лав ЗСУ
- Участь в соціальних активностях на підтримку України
- Працюй з нашого хабу у Києві або повністю віддалено за гнучким графіком
- Отримай сучайні гаджети та тулзи для роботи
- Ти співпрацюватимеш з досвідченою командою Middle та Senior спеціалістів, готових ділитись експертизою та практичними кейсами
- 70% наших хедів та лідів виросли в команді United Tech— отже й ти зможеш!
- Проходитимеш перформанс-орієнтоване ревʼю та отримаєш Індивідуальний План Розвитку (ІПР)
- Ми компенсуємо твоє навчання на профільних та заняття англійською
- Ти користуватимешся корпоративною бібліотекою, відвідаєш наш книжковий клуб та командні knowledge-sharing зустрічі
Буде плюсом
- Досвід REST-інтеграцій із 2–3+ API
- Досвід роботи з tools для orchestration workflows
- Досвід роботи з tools для оцінки prompt-ів, такими як LangSmith
- Досвід роботи з Docker
- Досвід роботи з RAG: embeddings та vector stores (pgvector, Pinecone або аналоги) для use cases, пов’язаних із knowledge base
