AI-инженер (LLM-агенты)

Trivio — онлайн-сервис, который помогает компаниям оптимизировать тревел-расходы, упрощая процесс организации деловых поездок.

Наша команда создала и развивает IT-платформу, интегрированную со множеством поставщиков туристического контента: авиа и железнодорожные билеты, отели, трансферы, такси и многое другое.

Продукт Trivio уже помогает оптимизировать процесс командировок более 6 000 компаний. Ежедневно наши клиенты оформляют от 10 000 поездок и тратят на одно бронирование менее 2 минут.

У нас отличная команда, лучший продукт и драйвовые задачи. А еще мы аккредитованная IT-компания и с 2021 года резидент Сколково. Trivio динамично развивается, и мы всегда в поиске талантливых и увлеченных людей с опытом работы в бизнес-тревел, продажах и разработке IT-продуктов.

В 2025 году компания вошла в рейтинг лучших работодателей России по версии РБК.

Недавно мы запустили собственную AI-платформу, на которой работают агенты: они отвечают на вопросы о поездках и расходах компании, строят таблицы и графики, выгружают данные и формируют отчёты. Ими уже пользуются наши клиенты и менеджеры.

Продукт работает. Теперь его нужно довести: разобрать поток замечаний от пользователей, найти корневые причины, упростить то, что собиралось в темпе прототипа, и итерациями довести агентов от «работает» до «без них как без рук».

AI-направление сейчас ведёт руководитель направления, и мы ищем ему напарника — инженера уровня middle / middle+, который возьмёт на себя значительную часть ежедневной работы с агентами: разбор ошибок, проверку данных, развитие инструментов. Вы будете работать в паре, с прямым доступом к архитектурным решениям и возможностью расти вместе с продуктом.

Наш стек: Python, asyncio, Pydantic, FastAPI; LangChain/LangGraph, Langfuse, DeepAgents; ClickHouse, MySQL/PostgreSQL, Redis, S3; Docker Compose, Kubernetes, GitLab CI.

Что вы будете делать:

Разбираться, почему агенты ошибаются:

• Анализировать трейсы агентов в Langfuse и восстанавливать причину ошибки: не тот инструмент, слабый промпт, недостаточный контекст, ошибка в агрегации;
• Проверять цифры: половина замечаний к аналитическому агенту — про суммы, которые не сходятся. Находить, где расхождение — в SQL, в методике расчёта или в промпте.

Развивать агентов и их инструменты:

• Реализовывать tools, guardrails и детерминированные проверки поверх ответов модели;
• Встраивать агентов в backend платформы через JSON-RPC и MCP;
• Развивать базу знаний агента: предметная область, термины и метрики, которые помогают модели правильно читать данные.

Упрощать и измерять:

• Находить и удалять лишние инструменты и абстракции, снижать латентность и стоимость запросов;
• Обновлять промпты и проверять изменения на eval-наборах и стенде.

Работать с пользователями и командами:

• Превращать поток замечаний от менеджеров в поток задач: группировать, находить общее, отделять баги от запросов на новые фичи;
• Ходить к пользователям: смотреть, как менеджеры работают с агентом, и приносить это обратно в продукт;
• Принимать правки от непродуктовых команд и встраивать их, не ломая систему.

Что мы ждем от Вас:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет: async, умение читать быстро написанный код и упрощать его, не ломая;
• Уверенный SQL; опыт с ClickHouse — будет плюсом;
• Опыт работы с LLM-системами в проде или участия в их выводе и поддержке: понимание tool calling, конвейера обработки, работы с LLM как с ненадёжным компонентом;
• Опыт с LangGraph или другими агентными фреймворками;
• Привычка мерить, а не верить: латентность, стоимость токенов, результаты на бенчмарке; умение не доверять одному прогону;
• Базовый комфорт в инфраструктуре: Docker Compose, основы Kubernetes, nginx. Модели работают в изолированном контуре без доступа в интернет;
• Готовность говорить с реальными пользователями, предлагать решения и аргументировать их, а не только исполнять задачи;
• Уровень разговорного английского языка от B2 (Upper-Intermediate).

Будет плюсом:

• Опыт с RAG / векторным поиском, локальным инференсом;
• Опыт с Langfuse, LangSmith или аналогами (трейсинг, eval-наборы, LLM-as-judge);
• Понимание финансовых данных: возвраты, сборы, сверка сумм.

Что мы предлагаем:

Официальное трудоустройство и комфортные условия работы:

• Полное соблюдение ТК РФ (оформление с первого рабочего дня, белая зп, оплачиваемые отпуска и больничные);
• Работу в аккредитованной IT компании со статусом в Минцифры;
• Уютный современный офис рядом с метро Тульская: комфортные рабочие места, кофе/чай для всех сотрудников и фрукты по пятницам :)
• График работы 5/2 с 10:00 до 19:00;

Социальный пакет:

• ДМС (расширенная программа, которая включает в себя стоматологию и психолога помимо основного пакета);

Профессиональное развитие:

• Современные подходы к бизнесу, возможность предлагать и внедрять новые идеи и решения;
• Классная система наставничества: помощь с адаптацией и интеграцией в компанию (не только от коллег из Вашего отдела);

Корпоративная жизнь:

• Насыщенная корпоративная культура: активности для офисных и удалённых сотрудников, корпоративные мероприятия и встречи All Hands;
• Разнообразные форматы досуга: праздничные и вечерние мероприятия (настольные игры, квартирники, мастер-классы);
• Клубы и комьюнити по интересам: чаты (в т.ч. про питомцев), Trivio English Club, квиз-клуб (с оплатой участия компанией), «Рекомендалошная», Random Coffee и др;
• Дружелюбная среда, где легко находить единомышленников и участвовать в жизни компании. Также наши сотрудники могут предлагать свои идеи и запускать новые активности :)

А еще:

• Программа рекомендаций сотрудников – за каждого приведенного сотрудника в компанию, который успешно прошел испытательный срок, выплачиваем приятный бонус.

Уровень заработной платы обсуждается с кандидатом на финальном интервью.