Тривио · Москва

AI Product Engineer (middle / middle+) — Тривио

Анализировать трейсы агентов в Langfuse и восстанавливать причину ошибки: не тот инструмент, слабый промпт, недостаточный контекст, ошибка в агрегации.

Коротко о вакансии

Зарплату работодатель не назвал — вилку обсуждают на собеседовании. Компания нанимает активно — открытых позиций сейчас 22.

Описание вакансии

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;

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.

Ждём Ваши отклики)

Вакансия опубликована 24 октября, проверена 27.10.2026. Открыть оригинал.

Как откликнуться

Отклик оформляется на странице работодателя — кнопка выше ведёт туда напрямую. Перед отправкой стоит подогнать резюме под текст вакансии: работодатели читают первые строки и ищут в них свои слова. Если рассылаете отклики десятками, посмотрите сервис автооткликов — он отправляет их за вас по заданным настройкам, до 50 в сутки. Про сам поиск работы есть разбор в статье как быстро найти работу.

Спросите нейросети о вакансии

Отвечает DeepSeek по данным этой страницы: зарплата против рынка, условия, работодатель

Вопросы по этой вакансии

Сколько платят на позиции «AI Product Engineer (middle / middle+)»?

Вилку работодатель не назвал — обсуждать деньги придётся на собеседовании. Для ориентира: в среднем по направлению «Дата-сайентист» платят 175 000 ₽.

Какой опыт нужен?

В требованиях указано: от 3 до 6 лет. Работать нужно на месте, город — Москва.

Вакансия ещё открыта?

Да, на 27.10.2026 она активна: каждую ночь каталог сверяется с источником, закрытые предложения помечаются и уходят из списков.

О компании

Тривио

Trivio — удобный сервис организации командировок Мы строим будущее деловых путешествий — мир, в котором технологии делают каждое перемещение предсказуемым, продуктивным и вдохновляющим. Более 6000 компаний доверяют нам свои деловые поездки. Среди наших клиентов — VK, ЛУКОЙЛ, Melon Fashion Group и «Самолет». Мы создаем онлайн-решения, которые помогают бизнесу превращать командировки в инструмен…

Открытых вакансий: 22

Похожие вакансии

Соседи по направлению с близкими требованиями.

Data Scientist (РСХБ-Экосистема)

Зарплата не указана

РСХБ-Интех · Москва

Разрабатываем мультиагентную систему для генерации контента в мобильном приложении.Прогнозируем транзакции и подбираем персональные категории кешбэка. Оптимизируем показ предложений с учётом...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 20 октября

Middle Data Scientist

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Совместно с аналитиками формализовать задачу прогнозирования, целевые показатели, ограничения и критерии качества. Исследовать доступные данные, оценивать их пригодность и выявлять...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 28 сентября

Мидл дата-инженер, ML, Ozon Банк

Зарплата не указана

Ozon · Москва

Ищем дата-инженера в команду машинного обучения. Вам предстоит строить и поддерживать пайплайны больших данных для скоринга, антифрода и других...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 7 октября

Senior Data Science

Зарплата не указана

СБЕР · Москва

Обеспечивать полный цикл создания AI-продуктов: от исследования данных и прототипирования до промышленного внедрения и мониторинга. Участвовать в полном цикле...

От 3 до 6 летДата-сайентистОпубликована 19 октября

Data Scientist (команда рекомендаций)

Зарплата не указана

Lamoda Tech · Москва

Рекомендации на Главной странице (нейросетевые кандидаты, LLM-сценарии, ранжирование). Рекомендации на странице продукта (похожие товары, "с этим товаром покупают", Metric...

Можно удалённоОт 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 19 октября

Специалист Data Science (junior)

Зарплата не указана

МТС Банк · Москва

МТС Банк - команда, которая развивает цифровые финансовые сервисы и делает их доступными для всех. Работать с профессиональными базами данных и...

От 1 года до 3 летДата-сайентистОпубликована 30 сентября

Другие вакансии компании

Key Account manager (IT/Business Travel)

от 110 000 ₽+38% к среднему

Тривио · Москва

Управлять портфелем корпоративных клиентов в регионе ответственности. Обучать, влюблять и показывать лайфхаки клиентам по использованию личного кабинета Trivio.

От 1 года до 3 летМенеджер по туризмуОпубликована 26 октября

Менеджер по организации деловых поездок

от 100 000 ₽+25% к среднему

Тривио · Иркутск

Принимать и обрабатывать заявки от клиентов в режиме реального времени через корпоративную систему Fresh Desk, входящие звонки и чаты.

Можно удалённоОт 1 года до 3 летМенеджер по туризмуОпубликована 26 октября

Расчёты по этой вакансии

Пригодится до собеседования: сколько останется на руки от названной суммы, как считаются отпускные и переработки.

Ещё по направлению

Модели машинного обучения, прогнозы и рекомендации: Python, статистика, продакшен.