Карьера в shai.pro — там, где идеи становятся продуктами
Мы объединяем инженеров, продуктологов, исследователей, дизайнеров и отраслевых экспертов, чтобы создавать реальные решения, которые работают в бизнесе сегодня.
Что для нас важно
Ориентация на результат
нам важна скорость, качество и ощутимый эффект.
Инженерная глубина
мы ценим тех, кто мыслит системно и умеет доводить до продакшена.
Продуктовое мышление
каждый проект строится вокруг ценности для пользователя.
Открытость и доверие
прозрачные процессы, прямая коммуникация, командность.
Рост и ответственность
каждый берет ownership за свою часть и за общий успех.
Что ты получишь у нас
Работа над реальными AI-продуктами, которые внедряются в банках, промышленности, ритейле, госсекторе.
Возможность влиять на архитектуру, решения и направления продуктов.
Быстрый профессиональный рост: экспертиза, менторство, участие в R&D.
Среду людей, которые думают масштабно и действуют быстро.
Гибкость, динамика и отсутствие бюрократии.
Открытые направления/вакансии
Senior GenAI Engineer
AI & GenAI инженерия
Астана, Казахстан
ОфлайнЗадачи
- Проектирование и разработка production-систем на базе LLM (RAG, tool-calling, agent workflows)
- Реализация retrieval-пайплайнов (embeddings, vector DB, hybrid search, reranking)
- Интеграция AI-агентов в backend-системы (REST API, CRM, ERP и др.)
- Оптимизация latency, качества ответов и стоимости inference
- Разработка и поддержка backend-сервисов (Python, FastAPI)
- Работа с базами данных (PostgreSQL, Redis, vector DB)
- Внедрение базовых MLOps-практик (логирование, мониторинг, версионирование моделей)
- Code review и участие в инженерных обсуждениях
Требования
- 5–7+ лет опыта в backend / ML / AI
- Уверенный Python (async, API design, clean architecture)
- Практический опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, open-source)
- Опыт построения RAG-систем
- Понимание embeddings и vector search
- Опыт работы с PyTorch / HuggingFace
- Опыт работы с Docker и деплоем в облаке
- Понимание принципов масштабируемых систем
Будет плюсом
- Опыт разработки multi-agent систем
- Опыт fine-tuning (LoRA, adapters)
- Опыт работы с LangChain / LlamaIndex
- Опыт оптимизации inference-cost
- Понимание AI security и governance