AI Engineer

Что предстоит делать

Мы ищем AI Engineer в команду AI Platform, которая разрабатывает и поддерживает генеративные AI-пайплайны для наших продуктов. Многие из них связаны с финансовыми и торговыми данными, терминологией и спецификациями. Это позиция в компактной команде с высоким уровнем ответственности и самостоятельности с первого дня. Вы будете работать над всем портфолио AI Platform: промпт-инжиниринг и оценка промптов, агентные системы, инструменты на базе MCP, пайплайны оценки моделей и писать backend на Python поверх LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, xAI). Это прикладная инженерная роль, ориентированная на разработку и поддержку production-систем на базе LLM, опыт обучения моделей не является обязательным требованием. Формат работы гибридный, минимум 3–4 дня в неделю в офисе в Санкт-Петербурге.

• Разработка и поддержка LLM-фич и пайплайнов для генеративных AI-продуктов, включая продукты, работающие с финансовым и торговым контентом.
• Разработка и улучшение агентных систем и мультиагентных воркфлоу, включая интеграции с использованием MCP (Model Context Protocol).
• Написание production-grade backend-сервисов на Python поверх API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, xAI) и/или on-premise LLM.
• Разработка и итерация пайплайнов промпт-инжиниринга и оценки промптов, включая генерацию и валидацию структурированных выходных данных.
• Превращение прототипов и PoC в надёжные, поддерживаемые production-сервисы.
• Контроль и управление балансом между стоимостью, задержкой и надёжностью в LLM-пайплайнах.
• Тесное взаимодействие с небольшой опытной командой AI Platform по вопросам архитектуры, код-ревью и технического направления.

Что ждём от вас

• Production-опыт с LLM: вы уже выпускали реальные, работающие в production фичи с использованием API OpenAI и/или Anthropic, либо с on-premise/открытыми LLM — не только эксперименты или пет-проекты.
• Опыт с мультиагентными системами и MCP: практический опыт разработки мультиагентных фреймворков и работы с MCP-серверами.
• Сильные навыки Python и software engineering (2–4+ года): REST API, SQL, Docker, git, конкурентность, а также подтверждённый опыт превращения прототипов в поддерживаемые production-сервисы.
• Практические навыки LLM-инжиниринга: уверенная работа со структурированными выходными данными, оценкой промптов и осознанным управлением стоимостью в реальных системах.
• Свободный английский язык (письменный и устный).
• Будет плюсом:
• Опыт работы в fintech.
• Знание финансовых рынков: тикеры, отчётность по прибыли, технические индикаторы, forex/CFD.
• Опыт в количественном анализе (quant background).
• Опыт fine-tuning/обучения моделей, RAG, оптимизации LLM.
• Опыт участия в Kaggle-соревнованиях, связанных с LLM или мультиагентными фреймворками.
• Опыт работы с GPU-инфраструктурой — выделение GPU-вычислений или деплой открытых моделей (например, инференс через Hugging Face).
• Опыт с Kubernetes, Kubeflow или Airflow.
• Опыт анализа данных и статистики.
• Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP и др.).
• Мы понимаем, что сочетание production-опыта в LLM-инжиниринге и знания финансовой сферы — редкость. Если вы сильный AI/LLM-инженер без опыта в финансах, мы всё равно будем рады вашему отклику.

Что предлагаем