Jobs Lviv, ML / AI

Company Overview

Robots & Pencils is an applied AI engineering firm building the next frontier of business architecture. We design and ship AI co-workers that integrate into enterprise operations and deliver measurable results for our clients. We're all in on AWS, combining deep UX capability with senior engineering talent to get AI into production fast and keep it there.
We’ve earned the trust of leaders across Consumer Products and Retail, Education, Energy, Financial Services, Healthcare, and Manufacturing and more, and earned a reputation as the nimble alternative to traditional global systems integrators. Founded in 2009, with delivery centers in Canada, the United States, Eastern Europe, and Latin America, we are smaller, faster, and more senior by design. Our teams average 15+ years of experience. We move fast, sweat the details, and build things that actually ship.
 

Position Overview

We’re looking for a Principal AI Engineer to define and drive the technical direction of our AI/ML systems. This role is ideal for a deeply experienced engineer who leads from the front — shaping architecture at the system level, solving the hardest problems, and raising the bar for how AI gets built and operated across the organization.

In this role, you will work on a cross-functional team, setting AI architecture standards, leading complex system design and implementation challenges, and solving integration problems that require both deep expertise and broad systems thinking. You’ll partner closely with leadership to define the AI roadmap and make high-stakes technical decisions that shape how our AI work scales across clients and over time.

Why This Role Matters

At Robots & Pencils, we design AI systems for a human world. Our name says it all. Robots and pencils means engineering paired with creativity, because every agent we ship has to work for real people in real workflows. That balance is baked into how we operate.

Every role here contributes directly to that mission. Here, you shape how AI systems integrate into enterprise operations, how teams move at real velocity, and how products create measurable impact for clients and the people they serve. We ship production-ready AI in 30 to 45 days. That pace demands people who take ownership, lead with craft, and care deeply about what they put their name on.

What You’ll Do

Craft & Delivery

• Define AI architecture and technical strategy, and lead implementation across the full lifecycle from design through production
• Build scalable ML platforms, pipelines, and workflow orchestration that support model development and event-driven, asynchronous operations at scale
• Architect and build LLM-powered systems, including prompt engineering, function/tool calling, multi-agent orchestration, RAG patterns, vector databases, embeddings, and streaming responses
• Design and develop APIs and backend services that integrate AI capabilities with enterprise systems and third-party platforms
• Lead model development, optimization, and the path from research to production, ensuring promising approaches translate into reliable, production-ready systems
• Ensure AI reliability, security, and scalability across deployed systems, including logging, monitoring, and debugging in production environments
• Bring an AI-forward mindset to your daily work, using tools like Claude, Cursor, and other modern AI assistants to ship higher-quality work at pace

Collaboration & Communication

• Co-define the AI roadmap with leadership, operating as a peer in strategic technical conversations
• Communicate complex technical concepts clearly to engineering and non-engineering stakeholders alike, translating depth into decisions others can act on
• Engage with product, engineering, and data teams to align AI work with broader business priorities

Leadership & Influence

• Define and champion AI engineering standards that shape how the organization builds and operates AI systems
• Mentor across the organization, shaping engineering culture and developing the next generation of technical leaders
• Own high-stakes architectural decisions that carry significant organizational and cross-engagement weight
• Drive technical vision — defining not just what gets built, but how AI engineering evolves at R&P over time

What You’ll Bring

• 9+ years of professional software engineering experience, with 5+ years focused on AI/ML systems in production and deep, hands-on expertise with generative AI development
• Expert software engineering background (Python or similar) with strong design sensibilities for distributed, scalable, and maintainable systems
• Deep experience designing distributed systems and event-driven architectures that underpin production AI workloads
• Deep expertise with cloud platforms, with mastery of AWS services and AWS GenAI offerings
• Proven track record architecting and shipping complex agentic systems in production across multiple teams or engagements
• Mastery of AI frameworks and orchestration tools, with clear judgment on when to adopt versus build
• Deep experience with evaluation frameworks and observability tools for LLM apps, including establishing these practices where they don't yet exist
• Deep expertise in AI safety, responsible AI principles, prompt injection defenses, PII handling, and AI governance and compliance in production
• Extensive experience designing RAG architectures: chunking strategies, embedding models, vector databases, and advanced retrieval techniques
• API and systems design experience, including architecting and integrating with internal and third-party services at scale
• Advanced cost optimization expertise: token economics, caching strategies, model routing, quantization
• Strong working knowledge of Docker, Kubernetes, and cloud-native AI architecture patterns
• Expertise in MLOps and AI infrastructure, including model versioning, monitoring, deployment automation, and reproducibility
• Demonstrable, day-to-day usage and expert command of AI-forward coding tools such as Claude Code and Cursor
• Track record of technical leadership and mentoring at an organizational level, with influence that extends beyond the immediate team
• Excellent problem-solving and stakeholder communication skills, with the ability to navigate the most ambiguous technical and business challenges with sound judgment

You’ll Do Well Here if You Are

• A doer. You see something broken and fix it. You'd rather move on clarity than wait for certainty.
• A fast learner who knows you don't know everything. The AI landscape changes weekly. You're senior enough to know better and curious enough to keep learning anyway.
• Direct in a way that makes the work better. You give honest feedback. You'd rather have the hard conversation than blow smoke.
• Obsessed with craft. You know genius is in the details. You ship exceptional, not perfect, and you don't put your name on work you wouldn't stand behind.
• Built for ownership. You honor commitments, admit mistakes fast, and back your teammates when a decision costs something. No handoffs, no finger-pointing.
• All in. You treat clients' businesses like your own. You take the work seriously without taking yourself seriously.
• Resourceful when the budget, timeline, or team is tight. Constraints don't slow you down. They sharpen you.
• Glad to be in the room with people who care as much as you do. Our teams average fifteen-plus years of experience. We hire people who push each other to do better work.

We Offer

• 20 days of paid vacation.
• 15 days of unpaid vacation.
• All official public holidays off.
• 5 paid sick days without a doctor's certificate.
• Medical insurance.
• Military draft deferment (reservation) support.
• Cooperation under a gig-contract.

About the Role

As an Associate Conversation Designer at Pearl, you'll help build and evolve chatbots that support and convert millions of customers around the world. This role is focused on the German market and requires native-level German fluency to design, review, and optimize customer-facing conversational experiences. You'll work alongside experienced conversation designers to create engaging, efficient conversational flows using our in-house language, blending creativity with data to deliver delightful AI + Human-powered experiences. This is an excellent opportunity for an early-career professional who is curious about AI, passionate about conversation design and user experiences, and excited to learn in a fast-paced, collaborative environment.

What You'll Do

• Design and optimize chatbot flows to convert, engage, and support customers across e-commerce and customer service journeys
• Write clear, compelling conversation copy that aligns with brand tone and business objectives
• Analyze customer transcripts and chatbot performance to identify gaps and propose improvements
• Apply NLP/LLM tools and prompt engineering to enhance response quality and scalability
• Partner with international teams to localize and align bots with regional goals and personas
• Collaborate with analytics to evaluate performance metrics and measure impact
• Conduct QA (functional, linguistic, and regression) testing of bot interactions
• Lead or contribute to special projects (e.g., chatbot consolidation, competitor analysis, new bot launches)

What We're Looking For

• Advanced level of German or higher
• 0–2 years of experience designing and launching chatbot or conversational AI solutions in production environments, or through internships, academic projects, or research
• Upper-intermediate level of English or higher.
• Experience working with or exposure to LLMs and prompt engineering
• Introductory knowledge of Python or another scripting language applied to conversational systems or automation preferred
• Excellent written and verbal communication skills
• Strong attention to detail and ability to identify patterns, inconsistencies, and opportunities for improvement
• Eagerness to learn new technologies, tools, and ways of working
• Curious, analytical mindset with a passion for understanding customer behavior and solving problems
• Ability to manage multiple priorities and stay organized in a fast-paced environment
• Strong collaboration skills and openness to feedback
• Comfortable working with data and using insights to inform decisions
• Demonstrated initiative through coursework, internships, projects, leadership experiences, or extracurricular activities
• Interest in AI, conversational design, customer experience, or emerging technologies
• Bachelor's degree or equivalent experience in Linguistics, Cognitive Science, Human-Computer Interaction, Computer Science, Human-Centered Design, or a related field

Bonus Points For

• Coursework, projects, or internships involving AI, chatbots, UX writing, customer experience, or product design
• Experience using tools such as Figma, Excel, PowerBI, Asana, Lucid
• Chart, or similar platforms
• Experience working on team-based projects with multiple stakeholders
• Interest in global markets, localization, or multilingual experiences

Perks and Benefits

• Time off throughout the year (paid and unpaid)
• Professional development support and encouragement
• Resources to help improve your overall well-being
• Free JustAnswer membership

ORIL is seeking a highly skilled Senior AI/ML Engineer to architect and scale our mission-critical, AI-driven data platform. At the core of our engineering culture is a steadfast commitment to performance, reliability, and uncompromising data integrity. The ideal candidate is an autonomous problem-solver who thrives in an agile environment, takes end-to-end ownership of complex systems, and pairs a bias for action with a dedication to robust, stable deployments.

 

Project:

Our client is a US-based innovator providing a centralized data platform for multi-family real estate. The product uses BI and AI analytics to help operators optimize marketing spend and operational efficiency. A core AI feature of this platform is an intelligent chatbot designed to help users seamlessly manage workflows, query data, and surface actionable insights.

What are we looking for?

• 5+ years of experience building and owning production-grade backend and ML systems in Python;
• Proven experience designing and deploying complex, multi-step LLM workflows and conversational agents (chatbots) using frameworks like LangChain or LangGraph;
• Deep understanding of RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines: from chunking and embedding strategies to retrieval optimization and prompt engineering;
• Experience with "Text-to-SQL" or translating natural language into complex data queries, as the chatbot will interact heavily with BI analytics;
• Experience with LLM observability, tracing, and evaluation frameworks (e.g., Langfuse, Braintrust, Arize Phoenix, Ragas, or DeepEval);
• Experience with systematic prompt lifecycle management, versioning, and algorithmic optimization (e.g., DSPy);
• Experience profiling and minimizing time-to-first-token (TTFT) and overall response latency for real-time conversational agents;
• Strong analytical skills with the ability to explore datasets, identify patterns, measure outcomes, and derive actionable insights; 
• Familiar with data cleaning and normalization techniques to ensure accurate, consistent, and reliable data for analysis and AI-driven applications;
• Curious about how multi-family real estate works and motivated to understand the key metrics behind the business (marketing spend, operational efficiency etc.) to better tune AI outputs;
• English level: Upper-Intermediate (B2+).

What will you do?

• Design, develop, and own the core AI architecture powering the platform's intelligent chatbot and automated BI insights;
• Build and refine advanced RAG pipelines to ensure the chatbot surfaces accurate;
• Develop robust AI agents capable of managing platform processes and executing complex operational tasks on behalf of the user;
• Set up and maintain automated CI/CD gates that run LLM evals and integration tests;
• Maintain a high shipping tempo, continuously iterating on chatbot features based on user feedback and internal telemetry;
• Diagnose and fix complex issues in the AI pipeline using advanced tracing and observability tools;
• Work closely with data engineers and product managers to refine the technical roadmap and ensure the AI seamlessly integrates with the broader BI platform.

We Offer:

Working conditions:

• Ability to grow with an ambitious niche-focused company
• Competitive compensation;
• Accounting Support Services;
• Flexibility to work from anywhere (fully remotely or in our office in Lviv);
• Comprehensive day-off policy, including public holidays and special events
• Education & certification budget + corporate education events and trainings
• Wellness budget
• The environment and culture that promotes personal and team development.

Application Process:

• Initial Screening: Call with Recruiter.
• Technical Interview.
• Client Interview.
   

Ready to build the future of AI-driven real estate operations? Apply now and let’s get to work!

Ми шукаємо AI Engineer, який підсилить нашу команду розробки штучного інтелекту. Це роль не про "просте підключення APІ чи поверхеневий інжиніринг запитів", а про глибоку інженерну й системну рооту на інтеграцію LLM, розробкою аріхектурних даних.
Якщо ти зацікавлений у даній позиції, читай нижче опис по вимогам/задачам, та якщо ти відповідаєш вимогам, залишай резюме!

Вимоги до досвіду:

• досвід комерційної розробки: не менше 3 років;
  Інструменти та технології: Python, REST API, OpenAPI/Swagger, JSON, Docker, PostgreSQL/MongoDB, Redis, CI/CD;
   
• впевнене володіння Python як основною мовою розробки;
  Необхідна екосистема Python: Python 3.10+, FastAPI, Flask (як плюс), Pydantic, Pydantic AI, asyncio, aiohttp/httpx, requests, SQLAlchemy, Alembic, Celery/RQ, pytest, unittest, mypy, ruff, black, isort, pre-commit, logging, structlog, pathlib, typing, dataclasses;
   
• досвід розробки backend-сервісів, API та інтеграцій;
  Інструменти та технології: FastAPI, REST API, WebSockets, SSE, OpenAPI/Swagger, Postman, JSON Schema, PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy, Docker, docker-compose, GitHub Actions/GitLab CI;
   
• обов'язкове вміння самостійно писати чистий, підтримуваний та архітектурно коректний код без використання додаткових ШІ-інструментів (AI tools);
  Необхідні знання: OOP (ООП), SOLID, DRY, KISS, YAGNI, dependency injection, clean architecture, layered architecture, design patterns, error handling, logging, unit/integration testing, code review;
   
• досвід роботи з Docker та базовою інфраструктурою розгортання;
  Інструменти та технології: Docker, Docker Compose, Dockerfile, volumes, networks, multi-stage builds, environment variables, secrets, logs;
   
• досвід розробки ШІ-продуктів (AI products) на базі пропрієтарних моделей;
  Інструменти та технології: OpenAI API, Anthropic Claude API, Google Gemini API, OpenRouter, LiteLLM;
   
• досвід розробки ШІ-продуктів на базі local-hosted моделей;
  Інструменти та технології: vLLM, Ollama, llama.cpp, Text Generation Inference, Hugging Face Transformers, Hugging Face Hub, sentence-transformers, PyTorch, tokenizers, GGUF, AWQ, GPTQ, quantization, batching, streaming inference;
   

• досвід роботи з vLLM / llama-серверами та налаштуванням параметрів інференсу;
  Необхідні знання: context window, max tokens, temperature, top_p, top_k, repetition penalty, stop sequences, seed, batch size, concurrency, latency, throughput, tokens/sec, GPU memory, KV cache, cost per request;

  Інструменти: vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI, Prometheus/Grafana (як плюс);
   

• досвід підбору моделей під робочі завдання;
  Необхідні знання: порівняння моделей за якістю, вартістю, latency, context window, multilingual quality, tool calling, structured output, safety, hallucination rate;
  Інструменти: OpenRouter, LiteLLM, Hugging Face Leaderboards, LMSYS/Chatbot Arena (як орієнтир), Langfuse, LangSmith, PromptFoo, DeepEval, Ragas;
   
• досвід роботи з vector RAG;
  Інструменти та технології: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack, Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector, Elasticsearch/OpenSearch, BM25, hybrid search, re-ranking;
  Необхідні знання: chunking strategy, embeddings, metadata filtering, query rewriting, retrieval evaluation, rerankers, grounding, citations, hallucination control;
   
• досвід роботи з graph RAG / knowledge graph RAG;
  Інструменти та технології: Neo4j, NetworkX, GraphRAG, LangChain Graph QA, LlamaIndex Knowledge Graph, RDF/SPARQL (як плюс);
  Необхідні знання: entity extraction, relationship extraction, graph traversal, semantic links, hybrid retrieval, context assembly;
   
• досвід побудови агентних систем;
  Інструменти та технології: LangGraph, LangChain Agents, LlamaIndex Agents, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, Pydantic AI, OpenAI function calling / tool calling, Anthropic tool use, MCP;
  Необхідні знання: ReAct, planner-executor, supervisor pattern, multi-agent orchestration, memory, tool routing, state management, fallback logic, human-in-the-loop, guardrails;
   
• досвід роботи з AI workflow engine, обов'язково n8n;
  Інструменти та технології: n8n, webhook nodes, HTTP Request node, AI Agent node, credentials, triggers, queues, error workflows, custom nodes, workflow versioning;
   
• досвід побудови evaluation та observability для LLM-продуктів;
  Інструменти та технології: Langfuse, LangSmith, PromptFoo, Ragas, DeepEval, TruLens, Arize Phoenix, Weights & Biases Weave, Helicone, OpenTelemetry;
  Метрики: accuracy, groundedness, relevance, faithfulness, hallucination rate, refusal rate, latency, cost per request, token usage, context utilization, regression rate;
   
• розуміння інформаційної безпеки при роботі з ШІ;
  Необхідні знання: PII, sensitive data, prompt injection, data leakage, secrets management, RBAC, audit logs, sandboxing tools, vendor data policies;
   
• англійська мова: Не нижче Upper-Intermediate. Необхідна для читання документації, роботи з API, аналізу моделей, технічного листування та підготовки design docs.
   

Буде плюсом:

• знання Node.js;
• глибокі знання context engineering;
• глибокі знання NLP;
• досвід fine-tuning моделей.

Основні задачі:

• розробляти production-ready ШІ-сервіси, backend-компоненти, API та інтеграції для внутрішніх і зовнішніх ШІ-продуктів компанії;
• писати чистий, підтримуваний, тестований та архітурно коректний код на Python;
• проєктувати та реалізовувати сервіси на Python/FastAPI для роботи з LLM, RAG, агентними системами та workflow-автоматизацією;
• інтегрувати пропрієтарні моделі через API: OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Azure OpenAI, Mistral, OpenRouter та інші затверджені компанією сервіси;
• піднімати, налаштовувати та підтримувати local-hosted моделі через vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI або аналогічні інструменти;
• підбирати моделі під конкретні бізнес-завдання з урахуванням якості, швидкості, вартості, latency, context window, доступності, безпеки та стабільності результату;
• налаштовувати параметри інференсу моделей: temperature, top_p, max tokens, context window, batching, streaming, concurrency, rate limits, retry logic;
• реалізовувати vector RAG-пайплайни: завантаження даних, очищення, chunking, embeddings, індексація, retrieval, reranking, генерація відповіді, оцінка якості;
• реалізовувати graph RAG / knowledge graph RAG-підходи для завдань, де потрібна робота зі зв'язками між сутностями, документами, користувачами, договорами, клієнтами або бізнес-процесами;
• работувати з векторними базами даних: Qdrant, Weaviate, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector;
• работувати з графовими базами та інструментами: Neo4j, NetworkX, GraphRAG-підходи;
• будувати агентні системи: single-agent, multi-agent, planner-executor, supervisor, tool-using agents, human-in-the-loop flows;
• реалізовувати tool/function calling, structured outputs, JSON schema validation, retry/fallback logic та безпечну обробку відповідей моделей;
• інтегрувати агентні системи з корпоративними інструментами: CRM, бази знань, документи, пошта, календар, Slack/Teams, Jira, Confluence, Google Drive, Microsoft 365, внутрішні API;
• проєктувати та впроваджувати AI workflow automation на базі n8n: webhooks, triggers, AI Agent nodes, HTTP nodes, credentials, error workflows, черги, інтеграції з зовнішніми системами;
• розробляти eval/regression-фреймворки для перевірки якості LLM-відповідей, промптів, RAG та агентних сценаріїв;
  налаштовувати observability та моніторинг ШІ-систем: Langfuse, LangSmith, PromptFoo, Ragas, DeepEval, Arize Phoenix, Helicone, OpenTelemetry;
• контролювати ключові метрики: latency, cost per request, token usage, groundedness, hallucination rate, relevance, accuracy, refusal rate, error rate, regression rate;
  проводити технічні експерименти з моделями, промптами, RAG-підходами, агентними патернами та параметрами інференсу;
• брати участь у завданнях з fine-tuning / model adaptation за наявності потреби: підготовка датасетів, навчання, валідація, порівняння результатів з baseline;
• спільно з Prompt Spec Engineer впроваджувати prompt/spec architecture в код, забезпечувати версіонування промптів, трасування, тестування та контроль якості;
• спільно з Product Manager переводити продуктові вимоги в технічну архітектуру, API-контракти, схеми даних та план реалізації;
• забезпечувати безпеку ШІ-сервісів: захист від prompt injection, контроль доступу, фільтрація чутливих даних, логування, аудит, безпечне зберігання секретів;
• підтримувати сервіси в production: аналізувати інциденти, виправляти помилки, оптимізувати продуктивність, знижувати вартість запитів, покращувати стабільність.

Що компанія пропонує:

• працюємо в сучасному та стильному офіс в ближньому центрі;
• безкоштовний корпоративний трансфер (дім-офіс-дім);
• забезпечуємо якісним та смачним кейтерингом прямо в офісі;
• корпоративні заняття йогою та медитацією + корпоративні знижки на здорове харчування;
• WELCOME bonus - фінансовий бонус від компанії на початку співпраці;
• релокейт пакет (оплата квитків у Львів + перший та останній місяць + рієлторські послуги).

Ми шукаємо Prompt Spec Engineer, який підсилить нашу команду розробки штучного інтелекту. Це роль не про "творче спілкування з ChatGPT", а про глибоку інженерну й системну роботу з архітектурою запитів, специфікаціями, метриками оцінки та автоматизацією тестування для забезпечення production-якості роботи LLM у складних продуктових сценаріях.
Вам доведеться проектувати логіку для АІ-асистентів, RAG-систем та автономних агентів, працюючи на стику продуктових вимог та чистої інженерії штучного інтелекту.

Локація: офіс у Львові
Зайнятість: Повна
 

Основні обов'язки:

• проектування архітектури запитів: розробка складної архітектури промптів та специфікацій для ШІ-продуктів, RAG-систем, агентських сценаріїв та workflow-автоматизацій;
• створення специфікацій (Spec-driven prompting): написання та підтримка детальних prompt spec-файлів для різних типів завдань (класифікація, вилучення даних, генерація, сумаризація, аналіз, діалоги);
• опис вхідних параметрів, JSON-схем, обмежень, метрик якості та fallback-логіки;
• розробка multi-step prompt chains: створення системних інструкцій та ланцюжків запитів (router, classifier, extraction, evaluator, critique prompts);
• тестування та оцінка якості (LLM Evaluation): Створення golden datasets, написання тест-кейсів, assertions та евал-конфігів в PromptFoo для перевірки LLM-виходів (фактологічність, безпека, валідація JSON-схем, семантичні перевірки);
• моніторинг та аналітика: робота з Langfuse для аналізу трейсів (traces), сесій, токенів, затримки (latency) та вартості. Формування error taxonomy (галюцинації, слабкий заземлення, неправильний формат тощо);
• оптимізація контексту (Context Engineering): виявлення context gaps (брак або надлишок контексту), формування рекомендацій для AI Engineer щодо покращення retrieval, reranking, tool calling та guardrails;
• крос-функціональна взаємодія: переклад бізнес-задач у технічні prompt-вимоги, комунікація з Product Managers, AI Engineers та QA для успішного релізу ШІ-фіч.

Вимоги до кандидата:

• досвід роботи від 2 років цільового досвіду в prompt engineering / LLM product / AI product operations / conversation design або AI evaluation на базі реального комерційного продукту;
• технологічна база LLM: глибоке розуміння instruction hierarchy, system/developer/user messages, context window, reasoning behavior, refusal behavior та безпекових фільтрів;
• робота зі Structured Outputs: досвід проектування детермінованих відповідей моделей (JSON mode, function calling, tool calling, schema validation, робота з Pydantic);
• розуміння сучасних AI-архітектур: базові знання принципів RAG (chunking, embeddings, hybrid search, reranking) та логіки агентських систем;

Знання інструментів:

• документація та формати: Markdown, YAML, JSON, JSON Schema, OpenAPI, Jinja2/Mustache/Handlebars;
• Dev-оточення: Git, GitHub/GitLab, VS Code;
• схеми та архітектура: Miro / FigJam;
• оцінка та моніторинг (Обов'язково): PromptFoo, Langfuse (знання LangSmith, OpenTelemetry, Ragas, DeepEval буде великим плюсом);
• фреймворки (як плюс): LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel;
• м'які навички: сильні навички технічного документування та здатність ефективно комунікувати складні технічні нюанси продуктовим менеджерам та бізнес-замовникам;
• рівень англійської мови: не нижче Upper-Intermediate (B2) - для написання точних промптів, аналізу документації моделей та підготовки специфікацій.

Що компанія пропонує:

• працюємо в сучасному та стильному офіс в ближньому центрі;
• безкоштовний корпоративний трансфер (дім-офіс-дім);
• забезпечуємо якісним та смачним кейтерингом прямо в офісі;
• корпоративні заняття йогою та медитацією + корпоративні знижки на здорове харчування;
• WELCOME bonus - фінансовий бонус від компанії на початку співпраці;
• релокейт пакет (оплата квитків у Львів + перший та останній місяць + рієлторські послуги).

We are looking for a Prompt Spec Engineer who will define how our AI systems communicate, reason, and deliver high-quality outputs across products powered by LLMs.
 

You will be responsible for designing prompt/spec architectures, building evaluation systems, and ensuring that AI responses are consistent, reliable, and production-ready across RAG systems, AI agents, and automation workflows.

What you will do:
 

• Design and evolve prompt/spec architecture for AI products, LLM services, RAG systems, and AI agents, defining prompt structures, model behavior rules, response formats, and quality criteria.
• Develop, optimize, and adapt prompts for different LLMs and use cases, considering output quality, context limitations, cost, and system stability.
• Build and maintain AI evaluation processes including test scenarios, golden datasets, regression testing, and A/B experiments for LLM performance measurement.
• Analyze AI outputs, identify root causes of issues (hallucinations, missing context, retrieval problems, incorrect or unsafe responses), and define improvements.
• Collaborate with AI Engineers and Product Managers to implement prompt solutions into production systems, RAG pipelines, AI agents, and automation workflows, translating business needs into technical specifications.
• Work with LLM evaluation and monitoring tools (such as PromptFoo, Langfuse, and similar solutions) to track metrics, prompt versions, response quality, and system performance.
• Create and maintain structured documentation: prompt specs, evaluation frameworks, usage guidelines, limitations, and best practices for safe and reliable AI behavior.

What we expect from you:
 

• 2+ years of experience in LLM-related roles such as Prompt Engineering, AI Product Operations, AI Evaluation, or similar.
• Hands-on experience designing and optimizing prompts for different LLMs with a strong understanding of model behavior, strengths, and limitations.
• Experience building prompt/spec systems including prompt structure design, behavior rules, response formatting, testing, and versioning.
• Strong experience in AI evaluation: test case design, output analysis, issue detection, and iterative improvement of model performance.
• Understanding of RAG systems, AI agents, structured outputs, tool calling, and principles of reliable LLM system design.
• Ability to collaborate with engineering and product teams, translate business requirements into AI specifications, and document solutions clearly and consistently.
• Upper-Intermediate (B2+) English 
   

What we offer

• Competitive compensation depending on experience
• Work on production-level AI systems (LLMs, RAG, AI agents, automation workflows)
• Office-based work in Lviv with the possibility of a hybrid schedule.
• Direct impact on AI product quality and system behavior
• Access to modern LLM tools and evaluation frameworks
• Professional growth in a fast-moving AI-focused environment
• Opportunity to shape prompt engineering standards inside the company
• Relocation support for candidates from other cities, including assistance with moving and adaptation in Lviv.