ИИ разработчик

Что предстоит делать

Основная специализация RB Data Group - внедрение ИТ-решений для компаний финансового сектора. Многолетняя экспертиза в отрасли (мы на рынке с 2009 года) и инновационный подход помогают бизнесу трансформироваться и находить новые решения. Мы реализовываем комплексные решения в области: • управления рисками; • регуляторной отчетности (банки); • автоматизации отчетностей по стандарту МСФО (в том числе по новому стандарту IFRS 9); • внедрения сквозных процессов на финансовых рынках; • клиентской аналитики; • создания систем хранилищ данных. Мы ищем ИИ разработчика для наших проектов. Вы будете работать над следующими задачами: • Анализ бизнес-требований и их трансформация в технические задачи; • Постановка гипотез и проведение экспериментов; • Проектирование архитектур мультиагентных LLM-систем для решения бизнес-задач (виртуальные ассистенты, системы автоматизации); • Разработка логики и оркестрации агентов: определение ролей, маршрутизация запросов, управление контекстом и памятью; • Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для работы с большими базами документов и кодовых баз (индексация, chunking, retrieval, reranking); • Интеграция разработанных ML-решений с существующими корпоративными системами через REST API; • Контейнеризация сервисов, настройка CI/CD пайплайнов для автоматизации сборки и деплоя; • Написание unit и интеграционных тестов, обеспечение качества и стабильности кода; • Разработка прототипов и демо-интерфейсов для презентации решений заказчикам. Для нас важно: • Высшее профильное образование; • Не менее 1 года коммерческого опыта по направлению ИИ разработки; • Уверенное владение Python, понимание паттернов проектирования; • Стек LLM & NLP: опыт работы с фреймворками LangChain и LangGraph (мультиагентные архитектуры, tool calling, оркестрация агентов), LlamaIndex, Transformers, Pytorch,vLLM; • Базы данных: опыт работы с векторными БД (ChromaDB, pgvector) и классическими реляционными БД (SQL, PostgreSQL); • Backend & MLOps: опыт проектирования и разработки API, контейнеризация (Docker, docker-compose), опыт работы с Git и понимание CI/CD; • Опыт написания production-ready кода, покрытого тестами. Знания: • Фундаментальные знания в области машинного и глубокого обучения (архитектуры нейронных сетей, методы обучения, оценка качества); • Знание современных SoTA архитектур и подходов в NLP (Transformer-based модели, LLM, техники промптинга, fine-tuning); • Математическая база: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей и математическая статистика, методы оптимизации; • Знание принципов ООП, алгоритмов и структур данных; • Понимание принципов работы с Linux-системами; • Английский язык на уровне чтения технической документации и научных статей. • Важно: по ряду проектов требуется находиться на площадке заказчика (не каждый день).

Что предлагаем