Инженер Gen AI / Agentic AI

Что предстоит делать

<p>Создайте следующее поколение цифрового банкинга для 18 миллионов пользователей. Мы ищем инженера Gen AI / Agentic AI для работы в Intellias над крупной трансформационной инициативой в ведущем украинском банке — быстрая поставка значимых улучшений, согласование команд и повышение стандартов качества клиентского опыта, стабильности и совершенства поставки. Ожидайте реальную ответственность, сложные задачи и измеримый эффект.</p><h3>Какой проект мы для вас подготовили</h3><p>Цель проекта — развитие корпоративной backend-платформы для ведущего украинского банка, обслуживающего около 18 миллионов клиентов. Решение основано на сервис-ориентированной архитектуре и работает на AWS, используя современные технологии и нативные управляемые сервисы Amazon. Экосистема включает несколько типов баз данных и интеграций, что требует особого внимания к масштабируемости, надежности, безопасности и высокой доступности. Это среда крупномасштабной трансформации, где изменения напрямую влияют на миллионы конечных пользователей.</p><h3>Чем вам предстоит заниматься</h3><p>Инженер в рамках сгенерированных доменом идей по улучшению процессов и внедрению новых функций должен проводить RnD (этапы PoC, MVP) для определения подходов к реализации сценариев использования, обеспечивать проектирование архитектуры и реализацию на основе исследования списка решений для внедрения сценариев использования AI.<br>Это будет включать:</p><ul><li>Проектирование и разработку мультиагентных систем, оркестраторов на основе логики ReAct и систем Agentic RAG, а также повторное использование и доработку существующих подходов и архитектур.</li><li>Настройку взаимодействия LLM, Function Calling (вендорные и open source модели) с внутренними банковскими сервисами для выполнения реальных клиентских операций.</li><li>В процессе реализации, при необходимости, внедрение жестких бизнес-схем и механизмов Human in the loop для предотвращения галлюцинаций моделей и т.д.</li><li>Настройку систем защиты от Prompt Injection, автоматического маскирования персональных данных и фильтрации выходных ответов (Fact-checking).</li><li>При необходимости проектирование долговременной памяти для сохранения контекста предыдущих разговоров и операций пользователя.</li><li>Обеспечение внедрения лучших практик для минимизации галлюцинаций и обеспечения экономической эффективности моделей.</li></ul><h3>Что вам нужно для этого</h3><ul><li>Практический опыт разработки и оценки сервисов GenAI, включая системы RAG, понимание логики «reAct» (Reasoning + Acting) + Agentic RAG, интеграцию LLM API и инженерию промптов/контекста, а также обучение, тонкую настройку и развертывание моделей машинного обучения в производственных средах.</li><li>Знание фреймворков машинного обучения и генеративного AI: LangGraph или LangChain, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face, OpenAI/Anthropic SDK.</li><li>Практический коммерческий опыт работы с AI моделями через API (Gemini, Anthropic) и Self-hosted моделями (Llama 3, Mistral, Mixtral), а также понимание различий моделей на основе FR/NFR.</li><li>Глубокое понимание того, как LLM взаимодействуют с внешними API через Function Calling.</li><li>Работа с векторными базами данных, знание методов семантического поиска и принципов структурирования и очистки баз данных.</li><li>Практический опыт работы как минимум с одной облачной платформой (AWS, GCP или Azure).</li><li>Знание Python и понимание асинхронного программирования.</li><li>Понимание жизненного цикла AI моделей: мониторинг, версионирование и оценка качества (RAGAS, DeepEval) и опыт работы с этими инструментами.</li><li>Опыт работы с Guardrails для установки строгих ограничений на темы разговоров и действия агентов, фильтрации, которая автоматически удаляет персональные данные перед отправкой запроса к внешним LLM, а также умение создавать Output фильтры, которые проверяют сгенерированный ответ на Fact-checking перед отображением.</li><li>Интеграция детерминированной логики — запуск AI агента для работы по строгим схемам, чтобы предотвратить «выдумывание» моделью.</li><li>Знание подходов к автоматизированному тестированию ответов на больших наборах данных для измерения процента галлюцинаций перед выпуском в MVP будет преимуществом.</li><li>Знание подходов к внедрению механизмов Human-in-the-loop, чтобы агент не мог выполнить действие без окончательной проверки пользователем.</li><li>Способность проектировать системы памяти, которые хранят контекст предыдущих разговоров и операций клиента для персонализации: Long-term Memory & User Context.</li><li>Опыт в домене Fintech будет большим преимуществом.</li><li>Способность эффективно объяснять сложные технические концепции и наставлять членов команды.</li><li>Способность быстро тестировать новые библиотеки и подходы.</li><li>Аналитическое решение проблем, а именно умение отлаживать сложные «черные ящики» и понимать, почему агент ведет себя непредсказуемо.</li><li>Фокус на создании работающего прототипа, а не идеальной научной статьи.</li></ul><h3>Каково работать в Intellias</h3><p>В Intellias, где технологии находятся в центре внимания, люди всегда важнее процессов. Создавая комфортную атмосферу в нашей команде, мы даем людям возможность раскрыть свой истинный потенциал и достичь выдающихся результатов. Именно поэтому мы предлагаем ряд преимуществ, которые поддерживают ваше благополучие и стимулируют профессиональный рост.<br>Мы стремимся к справедливости, разнообразию и инклюзивности как работодатель, предоставляющий равные возможности. Все кандидаты будут рассматриваться для трудоустройства без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, возраста, пола, национальности, инвалидности, сексуальной ориентации, гендерной идентичности или самовыражения, статуса ветерана или любого другого признака, защищенного применимым законодательством.<br>Мы приветствуем и ценим уникальность каждого человека. Присоединяйтесь к Intellias для карьеры, где ваши взгляды и вклад имеют решающее значение для нашего общего успеха.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/intellias/vacancies/366455/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>