AI-инженер / разработчик ИИ-агента

Что предстоит делать

Мы разрабатываем и улучшаем собственного самообучаемого ИИ-агента компании и ищем сотрудника, который хорошо знает текущие фреймворки ИИ-агентов и не боится погружаться в разные бизнес-процессы компании для правильной настройки интеграций. Что будет входить в обязанности на работе: - Поддерживать и развивать ядро корпоративного ИИ-ассистента. - Разрабатывать интеграции с внутренними системами: REST API, MCP-инструменты, базы данных, документооборот и корпоративные сервисы. - Проектировать агентные сценарии: вызов инструментов, управление контекстом, структурированные ответы и многошаговые процессы. - Интегрировать LLM разных провайдеров, оптимизировать качество, скорость и стоимость запросов. - Разрабатывать и поддерживать RAG-системы, поиск по корпоративным знаниям, embeddings и reranking. - Обеспечивать надёжность интеграций: обработку ошибок, авторизацию, логирование, мониторинг и контроль доступа. - Разрабатывать API и фоновые сервисы на Python. - Писать автоматические тесты, проводить отладку и разбор инцидентов. - Улучшать архитектуру, документацию и процессы выпуска изменений. - При необходимости развивать голосовые, мультимодальные и аналитические возможности ассистента.

Что ждём от вас

• Уверенный Python: типизация, ООП, асинхронное программирование, обработка ошибок.
• Опыт разработки API на FastAPI или аналогичном фреймворке.
• Практический опыт интеграции внешних и внутренних REST API.
• Хорошее знание SQL и PostgreSQL.
• Опыт работы с Git, Linux, Docker, CI/CD и автоматическими тестами.
• Понимание архитектуры LLM-приложений: tool calling, structured output, управление контекстом, prompt engineering.
• Опыт работы с LLM API и агентными фреймворками.
• Понимание RAG: embeddings, retrieval, reranking, оценка качества.
• Умение диагностировать проблемы распределённых интеграций и доводить изменения до промышленной эксплуатации.
• Умение находить баланс между качеством, быстродействием и стоимостью.
• Будет плюсом:
• Опыт разработки на базе открытых агентных платформ.
• Знание MCP, LangGraph, LangChain
• Работа Qdrant, Chroma, FAISS, Milvus, Elasticsearch/OpenSearch - хотя бы с чем-то одним.
• Работа с Neo4j/ GraphRAG/иными графовые базы знаний и решениями поверх них.
• Умение настраивать Guardrails, снимать и оценивать метрики качества LLM/RAG.
• Kubernetes, observability и эксплуатация GPU-инфраструктуры.
• Особенности работы с VLM, OCR, STT/TTS и голосовыми омни-моделями.
• Опыт интеграции с корпоративными системами и разработки решений с ролевой моделью доступа.

Что предлагаем