AI Agentic Engineer (Senior/Expert)

Что предстоит делать

Навыки: LLM, Langgraph, LangChain. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик. Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня Avatar— enterprise-аналог открытых агентских систем.Ищем сильного AI Agentic Engineer уровня Senior / Expert. Это инженерная роль на стыке agent engineering, backend и platform/infra-подхода. Вам не нужно быть архитектором всей агентской платформы, но нужно уметь проектировать устройство конкретных агентов и агентских сценариев внутри Avatar. **Стек:** LLM, MCP, RAG, Python, Rust, TypeScript **Чем предстоит заниматься:** - Проектировать внутреннюю логику агентов и агентских сценариев в Avatar. - Определять, где нужен agent, где tool, где sub-agent, а где deterministic-код. - Строить agent loop: планирование, вызов инструментов, обработка ошибок, память, эскалации, ограничения действий. - Проектировать multi-agent сценарии: роутинг задач, специализация агентов, контроль состояния. - Разрабатывать MCP/tool-интеграции и подключать агентов к внутренним системам. - Настраивать eval-харнессы, regression-эвалы и контроль качества агентов. - Работать с observability: traces, tool calls, latency, retries, failure modes, cost tracking. - Проектировать работу с контекстом: что инжектится на каждом turn, как работает память, как не раздувать историю. - Участвовать в развитии self-hosted / sovereign agent stack: локальные модели, model-agnostic слой, OpenClaw-подобные рантаймы, SGLang/Ollama/vLLM/LiteLLM. - Помогать продуктовым и инженерным командам правильно применять агентский подход. **Наши ожидания:** - Реальный опыт разработки AI-агентов или agentic-систем. - Понимание LLM, tool calling, function calling, RAG, memory, context management. - Опыт с агентскими фреймворками или SDK: OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenClaw-подобные рантаймы или аналогичные решения. - Умение проектировать логику работы агента, а не только писать промпты. - Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. - Опыт интеграций с API, MCP, внутренними системами, очередями, БД. - Понимание Docker, Linux, Kubernetes, сетей, логов и эксплуатации. - Опыт построения evals: наборы кейсов, regression-тесты, метрики качества, разбор деградаций. - Понимание безопасности агентов: prompt injection, ограничение action space, sandboxing, права, audit trail. - Умение считать performance/cost: latency, токены, retries, кэширование, параллелизация, выбор модели. **Особенно ценно:** - Агент или агентский сценарий, который реально работал в production. - Опыт self-hosted AI-инфраструктуры. - Опыт OpenClaw / Claude Code-подобных / Claw-подобных runtime-подходов. - Опыт MCP-серверов и skill-based architecture. - Опыт построения reusable-подходов для других команд, а не только одного агента под одну задачу. - Наличие постмортемов, дашбордов, eval-отчетов, метрик стоимости и качества. - Сильное мнение о том, когда агента использовать не надо. **Мы предлагаем:** - Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). - Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. - Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. - Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. - Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. - Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.