AI Engineer (вакансія неактивна)

Це ми:

mono — мультипродуктова компанія з України. Із 2017 року мільйони людей муркочуть від наших продуктів: monobank, Expirenza, Base, monoбізнес, monoмаркет... Прагнемо створити ще більше для нашої екосистеми!

Ми шукаємо LLM Agent Engineer, який_а допоможе нам створювати та виводити в продакшн агентські AI-системи — від прототипу до масштабованого рішення.

Ти працюватимеш із сучасними LLM-фреймворками, проєктуватимеш складні агентські архітектури та допомагатимеш перетворювати AI-ідеї на production-ready продукти.

Знайомся детальніше з вакансією, відгукуйся, якщо твоє/про тебе, ми вже ловимо звісточку 🐾
Нумо втілювати амбітні ідеї разом!

Про тебе:

1. LLM Agent Development (основний фокус)
— Глибокий досвід із LangChain / LangGraph (chains, agents, orchestration, state management)
— Проєктування та розробка агентських систем: ReAct, планування, multi-agent workflows
— Реалізація tool use / function calling: інтеграція зовнішніх API, баз даних, сервісів
— Патерни RAG (Retrieval-Augmented Generation): vector stores, chunking strategies, hybrid search
— Prompt engineering: system prompts, few-shot, chain-of-thought, structured outputs
— Досвід виведення агентів у production: обробка помилок, fallbacks, retry logic
— Observability & monitoring LLM-систем: трейсинг викликів, метрики якості, логування

2. Programming Languages (Python в пріорітеті)
— Python: asyncio, типізація, досвід із LangChain Python ecosystem
— TypeScript/JavaScript: LangChain.js, Node.js, асинхронні патерни
— Java/Kotlin: LangChain4j, Spring Boot інтеграції

3. LLM Providers & Infrastructure
— Досвід роботи з різними LLM-провайдерами: OpenAI, Anthropic, Google, open-source моделі
— Vector databases: Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector, Elasticsearch
— Розуміння inference optimization: caching, batching, streaming
— Робота з cloud infrastructure: AWS/GCP/Azure для деплою LLM-сервісів

4. Data & Integrations
— Впевнене володіння SQL (складні запити, оптимізація)
— Робота з даними: підготовка knowledge bases, ETL для RAG
— Інтеграція з зовнішніми системами: REST API, GraphQL, message queues

5. Software Engineering
— Чистий, структурований код із документацією
— Асинхронне програмування (критично для агентів)
— Розуміння алгоритмів і структур даних
— Принципи: SOLID, патерни проєктування
— Git, code review, CI/CD
— Тестування агентських систем: unit tests, integration tests, evaluation frameworks
— Debugging і профілювання (latency, token usage, cost tracking)

Додатково зацінимо:

— Досвід із MCP (Model Context Protocol)
— Контриб’юції в open-source LLM-проєкти
— Досвід із Claude Code, Cursor, інших AI-powered dev tools
— Fine-tuning моделей: LoRA, QLoRA

Довіримо тобі:

— Проєктувати та розробляти агентські системи на базі LangChain/LangGraph для внутрішніх AI-продуктів
— Створювати multi-agent workflows: координація агентів, розподіл задач, управління станом
— Реалізовувати tool integrations: підключення зовнішніх сервісів, API, баз даних до агентів
— Будувати та оптимізувати RAG-пайплайни: вибір стратегій chunking, embedding models, retrieval
— Виводити агентів у production: забезпечувати надійність, масштабованість, моніторинг
— Експериментувати з різними LLM-провайдерами та оптимізувати cost/quality tradeoffs
— Створювати evaluation pipelines для оцінки якості агентів
— Писати чистий, тестований код із фокусом на async patterns
— Співпрацювати з командами розробки, ділитися знаннями та пропонувати архітектурні рішення

Від себе гарантуємо:

— Гідна винагорода та її регулярний перегляд за результатами
— Гнучкий графік роботи без трекерів і параної
— Можливість гібридної роботи чи повністю віддалено
— Відпустка 18 робочих днів на рік + 2 дні для форс-мажорів + 6 днів для навчання
— Оплачувані дей-офи за станом здоров’я — без SMS і лікарняних листів
— Корпоративні курси інглішу
— 100% страхування здоров’я + підтримка менталочки
— Картка Platinum від monobank і пундики від наших партнерів

🇺🇦 Підтримуємо сили оборони України власними зборами, розвиваємо культуру донатерства