ML/AI Engineer
Bereke Bank собирает выделенную продуктовую команду, которая с нуля строит внутреннюю платформу AI-агентов: среду исполнения, каталог инструментов и коннекторов, RAG-слой по корпоративным знаниям, а также контур оценки качества и безопасности LLM. Нужен сильный ML/AI-инженер с Python от 4–5 лет, опытом AsyncIO/FastAPI, промышленного RAG и LLM-фреймворков (LangGraph, LangChain, LlamaIndex), плюс Docker, CI/CD и observability через Langfuse. Предлагают гибрид с офисом в Алматы, работу без легаси с прямым влиянием на архитектуру, ДМС и программы развития от банка.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Департамент развития AI Bereke Bank создаёт внутреннюю платформу нового поколения: на ней любой сотрудник банка сможет собрать персонального AI-агента из согласованных моделей, корпоративных знаний и инструментов. Мы ищем ML/AI Engineer-инженера, который станет инженерным ядром нашей выделенной продуктовой команды. Стек технологий • Core: Python (асинхронный стек, FastAPI) • AI / LLM: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, GigaChain, MCP (Model Context Protocol) • Data & Search: Qdrant (или аналоги), Hybrid Search, GraphRAG, SQL, очереди и брокеры сообщений • Ops & Observability: Docker, CI/CD, Langfuse, современные трейсинг- и мониторинг-системы
- Разрабатывать среду исполнения агентов: ядро платформы на Python (сессии, долгосрочная и контекстная память, планирование, изоляция пользователей, реестр инструментов).
- Создавать каталог коннекторов и навыков: интеграция Confluence, Jira, GitLab, корпоративной почты, DWH и CRM как переиспользуемых инструментов со строгими контрактами, лимитами и политиками доступа.
- Строить слой работы со знаниями (RAG): пайплайны обработки корпоративных документов, эмбеддинги, гибридный поиск, ранжирование и валидация релевантности ответов.
- Выстраивать контур оценки качества (LLM Evaluation): бенчмарки, offline-оценка, LLM-as-a-judge, автотесты и регрессионные прогоны при смене промптов или моделей.
- Обеспечивать Enterprise-безопасность: совместное проектирование с командами ИБ и IAM (технические аккаунты с минимальными правами, обезличивание/маскирование данных перед отправкой в модели, human-in-the-loop подтверждения, аудит).
- Управлять наблюдаемостью и unit-экономикой: трейсинг цепочек вызовов, версионирование, мониторинг расхода токенов и оптимизация стоимости сценариев (целевой ориентир — до 100 ₸ за выполнение).
- Развивать автономность агентов: последовательный переход от read-only ассистентов к сценариям с подтверждением и далее к автономным low-risk операциям.
- Что для нас важно:
- Python от 4–5 лет: глубокое понимание асинхронного программирования (AsyncIO, FastAPI) и опыт промышленной разработки масштабируемых backend-систем.
- Опыт в Agentic AI: практическое понимание декомпозиции задач, вызова инструментов (tool/function calling), протоколов взаимодействия (MCP или аналоги).
- Уверенная работа с LLM-фреймворками: LangGraph / LangChain / LlamaIndex на уровне исходного кода и отладки в production.
- Промышленный RAG: векторные БД (Qdrant или аналоги), чанкинг, эмбеддинги, семантический и гибридный поиск.
- Инженерная культура: Docker, CI/CD, архитектурное проектирование API (контракты, идемпотентность, устойчивость к сбоям), SQL и очереди сообщений.
- LLM Observability & Eval: опыт работы с Langfuse или аналогами, настройка приёмочных датасетов и метрик качества.
- Будет преимуществом:
- Опыт создания платформенных решений / SDK и каталогов API для внутренних разработчиков.
- Знакомство с оркестраторами долгих распределённых процессов (Temporal и др.).
- Опыт с GraphRAG и мультиагентными архитектурами.
- Понимание специфики двуязычных (русско-казахских) языковых моделей и оценки их качества.
- Опыт внедрения AI-ассистентов (Copilot / Cursor / Claude Code) в собственный пайплайн разработки.
Что предлагаем
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 87 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Дома и в долларовых вакансиях за это платят примерно одинаково
Сравниваем один и тот же срез: Data/ML, senior, за 90 дней.
Казахстан (KZT)
1 500 000 ₸
1 000 000 – 1 500 000 ₸ · 7 вакансий
Международные (USD)
1 569 540 ₸
672 660 – 2 802 750 ₸ · 21 вакансия
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Bereke Bank
8 активных вакансий в компании
Senior Data Scientist
~2 631 063 ₸ оценка по стеку
Банку в Алматы нужен Senior Data Scientist в команду Risk Data Science — вести модели машинного обучения для кредитного риска, антифрода и взыскания на всём жизненном цикле, от исследования данных до продакшена и защиты перед валидаторами. Ждут опыт от 3 лет в банке/МФО/финтехе, уверенный Python (pandas, scikit-learn, бустинги), продвинутый SQL и понимание метрик ROC-AUC, Gini, KS, PSI, а также базовые практики MLOps (Docker, CI/CD, мониторинг дрейфа). Предлагают масштабные задачи, гибридный формат с офисом в Алматы, сильную инженерную культуру, официальное оформление и конкурентную зарплату по итогам интервью.
Ведущий инженер автоматизации тестирования (QA Automation Lead)
~3 781 246 ₸ оценка по стеку
Нужен лидер автоматизации тестирования на Java, который примет существующий тест-фреймворк, проведёт его ревизию и сделает инструментарий удобным для всей команды. Задача — собрать и возглавить кор-команду из 2–3 инженеров, обучить ручных тестировщиков до фулстек-QA и перенести автоматизацию в пять продуктовых команд. Требуется 5+ лет в автоматизации на Java с JUnit 5 / TestNG, REST Assured, Selenide, Allure, GitLab CI или Jenkins и Docker, плюс 2+ года в роли техлида. Предлагают гибридный график 5/2, стабильный оклад с годовым бонусом до двух окладов, ДМС и соцпакет банка.
Аналитик антифрод
~1 300 476 ₸ оценка по стеку
Банку нужен антифрод-аналитик: следить за транзакциями и операциями клиентов, ловить подозрительные схемы в карточных и дистанционных каналах и блокировать их в рамках полномочий. Ждут понимания принципов работы антифрод-систем, знания банковских видов мошенничества и уверенной работы с большими массивами данных и отчётностью. Взамен — стабильный оклад с годовым бонусом до двух окладов, ДМС, соцпакет и карьерный рост внутри банка.
Full-stack Engineer (AI-платформа)
~1 681 650 ₸ оценка по стеку
Bereke Bank ищет Full-stack Engineer для разработки внутренней AI-платформы, где сотрудники смогут создавать персональных AI-агентов. Нужно проектировать и реализовывать интерфейсы для чата, конструктора сценариев и аудита, используя React, TypeScript и Python/FastAPI. Требуется опыт от 4 лет в full-stack разработке, понимание стриминга и UX. Предлагают гибридный график в Алматы и работу над новым продуктом без легаси.
Похожие вакансии
6 вакансий
Аналитик данных
~2 631 063 ₸ оценка по стеку
Аналитик данных в отделе развития и миграции мобильной базы телеком-оператора: регулярная и ad-hoc аналитика тарифов, услуг и доходов, автоматизация отчётности и дашбордов, A/B-тесты, когортный анализ и прогнозирование метрик, работа с витринами данных. Нужны продвинутые SQL (оконные функции и оптимизация), Python (Pandas, NumPy, PySpark), матстатистика, HDFS и Power BI, плюс умение превращать неопределённость в структуру и защищать выводы перед бизнесом. Предлагают кросс-командную работу с дата-инженерами и продакт-менеджерами, влияние на продуктовые решения и роль наставника в аналитической команде.
Аналитик данных
~2 631 063 ₸ оценка по стеку
Нужен аналитик данных в горнорудную группу компаний: собирать и чистить производственные данные, строить дашборды и автоматизированную отчетность, находить причины отклонений показателей и готовить выводы для руководства. Ждут опыт в аналитике/BI от 4 лет, продвинутый Excel, Power BI или Tableau, SQL, английский от B1 и умение применять AI-инструменты в работе. Предлагают офис в центре Алматы, график 8:30-17:30, поддержку опытных аналитиков и карьерный рост в финансовом блоке.
AI/ML Engineer
~2 631 063 ₸ оценка по стеку
Нужен опытный ML-инженер для разработки production-решений на базе ML, LLM, NLP и Computer Vision: анализ документов и изображений, OCR, RAG-системы и AI-агенты. Ключевые требования — от 3 лет коммерческого опыта в ML и уверенный Python с PyTorch/Scikit-learn/CatBoost/LightGBM/XGBoost, опыт LangChain/LangGraph, векторных баз и вывода моделей в production. Работа удалённая, проект рассчитан примерно на 3 месяца, оформление по ГПХ.
География удалёнки не уточнена
AI-инженер
Ищем AI-инженера в Mad Devs для полного владения AI-слоем продуктов: от исследований до продакшн-деплоя. Нужны опыт production LLM-приложений, RAG, LangChain/LangGraph, Python/Django 3+ года и английский B2-C1. Предлагают удалённую работу, международные проекты и развитие в области GenAI.
География удалёнки не уточнена
AI/ML-инженер
~1 600 000 ₸ оценка по стеку
Нужен инженер, который будет делать AI/ML-сервисы: интегрировать модели через API, строить RAG- и агентские LLM-пайплайны и работать с текстовыми данными. От вас ждут уверенного Python, опыта в ML/AI от года, понимания NLP, embeddings/retrieval/reranking и базового Docker. Взамен — эксперименты с современными моделями, работа с LLM и инструментами вроде Hugging Face; детали по условиям и локации в тексте не указаны.
Data scientist
~1 600 000 ₸ оценка по стеку
Ищем специалиста по данным и машинному обучению: нужно собирать и анализировать большие объёмы данных, строить и выводить в продакшн ML-модели (NLP, CV) и развивать систему автоматизированного принятия решений. Ждём высшее математическое/техническое образование, уверенный Python и SQL, опыт работы с большими данными и запуска моделей в прод. Плюсом будут Docker, FastAPI, опыт в банковских рисках или компьютерном зрении.