Навыки API (интеграции) Отладка и поиск ошибок Распределённые системы Docker Jaeger / OpenTelemetry LLM Инференс LLM О компании и продукте At FlameTree, we are building a platform for creating AI agents that help businesses scale customer support, lead follow-up, and sales across multiple communication channels — both inbound and outbound. Our AI agents work with knowledge bases, communicate in real time, and drive conversions across messaging platforms. The platform supports 150+ languages and integrates with WhatsApp, email, and web applications, offering strong security and high scalability for business growth. Задачи Design and develop the core agent layer responsible for orchestrating interactions with LLMs Build and maintain complex conversational logic: state machines, agent workflows, and orchestration pipelines Control and shape LLM behavior: prompt design, structured outputs, deterministic flows Manage conversational context: memory, history, token limits, and degradation strategies Ensure reliability and predictability on top of inherently non-deterministic models Implement resilient integrations with LLM providers (timeouts, retries, fallbacks, multi-provider strategies) Optimize latency and cost (streaming, batching, caching, token efficiency) Debug complex production issues (inconsistent outputs, race conditions, state loss) Contribute to system architecture: clear boundaries between agents, backend, and real-time components Build observability around LLM pipelines (prompt/response logging, tracing, quality metrics) Remote work is possible Payment terms are open to discussion from 3500 € and up Требования 5+ years of backend development experience with strong Python skills (async, architecture, performance) Proven production experience with LLMs (not side projects): understanding of limitations, cost, and behavior Experience building agent-based systems or complex orchestration logic (state machines, pipelines) Ability to make LLM behavior predictable (structured outputs, schema validation, guardrails) Strong debugging skills in non-deterministic systems Deep understanding of API integrations (timeouts, retries, idempotency, backpressure) Experience optimizing latency and throughput in production systems Solid Docker experience and understanding of production environments Ability to make architectural decisions independently and take ownership Strong engineering mindset: writing maintainable, scalable, production-grade code Будет плюсом Experience with multi-agent systems, tool/function calling Experience with local LLMs (Ollama, vLLM, GPU inference) Experience with real-time / voice systems LLM observability (prompt tracing, evals, quality metrics) Cost optimization at scale for LLM usage What Makes This Role Interesting You will work on the core intelligence layer of the product — not just integrations Real production challenges: high load, low latency, reliability requirements Direct impact on system architecture and technical decisions Fast execution cycle — minimal bureaucracy Engineering-driven approach to LLMs (reliability, control, metrics — not just prompt tinkering) Strong engineering team focused on building real systems, not prototypes Who This Role Is NOT For Candidates without real production experience with LLMs Engineers relying only on frameworks without understanding underlying mechanics Developers without experience in high-load or latency-sensitive systems People focused on quick hacks rather than building reliable systems If you want to join a team where everything is fast, exciting, and truly about AI — drop a message: https://t.me/Irene_Bakaeva! Условия Location: Serbia, Armenia (We are ready to discuss other countries as well) Паспорт вакансии
История публикации Появилась в Вакандии 29 дней
Перепубликации 1 раз публикаций всего: 2
Проверяли на источнике Видели 28 дней назад
Среди похожих Нет данных 172 из 30 · у похожих вакансий почти одинаковый возраст — сравнивать нечего
Откуда что взялось Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.
Грейд Senior вычитано из текста вакансии
Формат работы Удалённо
География не указана
Зарплата от 3 500 EUR в месяц вычитано из текста вакансии
Почему на этом месте в выдаче Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.
Полнота карточки 75 3 из 4 полей: грейд, формат, география, зарплата
Зарплата названа 100 вилку назвал источник
Проверка Вакандии
Источники и свежесть
Тип источника Источник не определён
Найдено публикаций 2 Посмотреть публикации и даты telegram Повторная публикация · 2026-03-30 telegram Основная публикация · 2026-03-30 Безопасность
Отклик уходит на сайт источника Вакандия показывает вакансию, но не отправляет отклик и не проверяет работодателя. Сам отклик вы оставляете на внешнем сайте — t.me .
Признаки мошенничества Просят предоплату, «залог» или деньги за обучение и оборудование. Требуют код из SMS, данные банковской карты или доступ к «Госуслугам». Быстро уводят в мессенджер и торопят с решением. Обещают большой доход без опыта и без деталей задач. Настоящий работодатель не просит денег и платёжных данных до трудоустройства.
Пожаловаться на вакансию