Старший инженер AI-агентов (Python, LangGraph)

Что предстоит делать

<p><b>💡О команде и роли</b></p><p>Вы присоединитесь к AI Competence Center ведущего украинского банка — команде, которая проектирует, создает и внедряет в производство AI-системы, на которые полагается остальной банк. Мы создаем production-grade AI-агентов для регулируемой банковской среды. Ваша основная задача — разработка кода AI-агентов на современных фреймворках, от прототипа до управляемого развертывания в production (OnPrem и на AWS). Поскольку мы работаем в регулируемой финансовой среде, защитные механизмы (guardrails), обработка PII и управление моделями являются неотъемлемой частью процесса разработки, а не чем-то второстепенным.</p><p>Мы ищем сильного инженера по агентам (agent engineer), который имеет опыт, готов браться за сложные задачи, продвигать проекты вперед, делиться знаниями с коллегами и обучать других.</p><p><b>Лучше увидеть своими глазами </b><a href="https://robota.ua/redirect?event_name=url_click&amp;redir_token=eyJPcmlnaW5hbFVybCI6Imh0dHBzOi8vd3d3LnlvdXR1YmUuY29tL3dhdGNoP3Y9U01vS3o5dUpMVjAiLCJWYWNhbmN5SWQiOjEwODQzNjEzfQ==" target="_blank"><b>ПУМБ — YouTube</b></a></p><p><b>🎯 Чем вы будете заниматься</b></p><p><b>Агентные системы (Agentic Systems)</b></p><ul><li>Проектировать, создавать и развертывать stateful <b>AI-агентов</b> на современных агентных фреймворках (LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen, OpenAI Agents SDK, Google ADK, Semantic Kernel или аналогичных) — мы ожидаем реальной глубины в одном или двух из них и способности быстро освоить другие.</li><li>Реализовывать в production основные примитивы агентов: <b>multi-agent orchestration, tool/function calling, MCP, память, маршрутизацию, планирование, структурированные выходные данные и потоки с участием человека (human-in-the-loop).</b></li><li><b>Разрабатывать RAG-системы</b>, используя гибридный поиск, фильтрацию по метаданным, переранжирование и обоснованную генерацию на основе данных банка.</li><li>Создавать автоматизированные наборы для оценки (evaluation suites), golden datasets и регрессионные тесты.</li><li>Внедрять трассировку и мониторинг production.</li><li>Отвечать за <b>полный жизненный цикл агента</b> — создание, развертывание, мониторинг и улучшение, включая оценку, наблюдаемость и надежность (выполнение задач, обоснованность, точность вызова инструментов, оптимизация задержки/токенов, снижение галлюцинаций, обнаружение дрейфа и нарушений политик).</li><li>Развертывать и эксплуатировать агентов на <b>OnPrem AI-платформе</b> (дополнительно, как плюс<b> — </b>AWS Bedrock/SageMaker или эквивалент), упакованных в виде контейнеризированных сервисов.</li><li>Встраивать <b>защитные механизмы (guardrails), обработку PII и элементы контроля с участием человека (human-in-the-loop)</b>, соответствующие регулируемому банку, и делать поведение агентов аудируемым и управляемым.</li><li>Делиться лучшими практиками в рамках сообщества Agentic AI.</li><li>Дать возможность бизнес-командам (техническим и нетехническим) создавать и поддерживать собственных AI-агентов на AI-платформе, чтобы разработка и поддержка могли быть децентрализованы.</li></ul><p><b>Общие AI-сервисы (Shared AI services)</b></p><ul><li>Вносить вклад в общие AI-сервисы, которые интегрируют другие команды банка: <b>MCP-серверы, REST API для AI-моделей</b>.</li><li>Создавать и поддерживать MCP-серверы, безопасные адаптеры инструментов.</li><li>Контейнеризировать и развертывать сервисы on-premises.</li><li>Создавать высококачественную документацию, инструкции (runbooks) и примеры интеграции.</li></ul><p>🛠️ <b>Кого мы ищем</b></p><p><b>Обязательно</b></p><ul><li><nobr>1-2</nobr> года профессионального опыта в Agentic AI и опыт внедрения как минимум одной production агентной системы.</li><li>5+ лет профессионального опыта в разработке ПО, ML-инженерии или прикладном AI.</li><li>Python — уверенное владение на production-уровне, включая типизацию, тестирование, упаковку, асинхронное программирование, профилирование и поддерживаемую архитектуру.</li><li>Практический опыт работы в production с как минимум несколькими современными агентными фреймворками (LangGraph / LangChain / CrewAI / AutoGen / OpenAI Agents SDK / Semantic Kernel / Google ADK).</li><li>Глубокое понимание архитектуры агентов: состояние, память, инструменты, планирование, маршрутизация, повторные попытки, идемпотентность и одобрение человеком.</li><li>Практический опыт работы с RAG, эмбеддингами, векторным или гибридным поиском и оценкой поиска.</li><li>Опыт создания production API, микросервисов или распределенных бэкенд-систем.</li><li>Опыт работы с Docker.</li><li>Солидный практический опыт и знания в области инструментов оценки и наблюдаемости для AI-воркфлоу, агентов, мультиагентных систем, поиска контекста и регрессионного тестирования вероятностных систем: DeepEval, RAGAS, Langfuse.</li><li>Опыт создания MCP-серверов.</li><li>Глубокие знания архитектуры Transformers (encoder, decoder, attention) и эмбеддингов.</li><li>Понимание практик защитных механизмов (guardrails), обработки PII и ответственного AI в регулируемой среде (не обязательно быть специалистом по управлению рисками моделей — нужно уметь разрабатывать с учетом этих аспектов).</li></ul><p><b>Желательно</b></p><ul><li>Рабочее знание TypeScript для SDK, интеграционных сервисов или full-stack компонентов.</li><li>Опыт обучения/дообучения моделей хотя бы в одной из следующих областей: Computer Vision, NLP, ASR, TTS или классический ML.</li><li>Опыт работы с версионированием моделей, реестром, мониторингом, обнаружением дрейфа и процессами переобучения.</li><li>Опыт работы с AWS.</li><li>MLflow, Weights &amp; Biases или аналогичный стек для управления жизненным циклом моделей.</li><li>PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers или scikit-learn.</li><li>Опыт работы в банковской сфере, финтехе или другой регулируемой отрасли.</li><li>Знание управления рисками моделей, ответственного AI или тестирования на состязательные атаки (adversarial AI testing).</li></ul><p><b>Технологический стек</b></p><ul><li><b>Языки</b>: Python (основной), TypeScript (желательно)</li><li><b>Агентные фреймворки</b>: LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel, ADK</li><li><b>Поиск и данные</b>: Qdrant, Milvus</li><li><b>Сервинг и API</b>: FastAPI, REST, gRPC, MCP-серверы</li><li><b>Обмен сообщениями:</b> Kafka или RabbitMQ;</li><li><b>Оценка и наблюдаемость</b>: Langfuse, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana, RAGAS, DeepEval</li><li><b>Инфраструктура</b>: Docker</li></ul><p><b>Ожидаемые результаты</b></p><ul><li>Внедрить production-кейсы использования агентов с автоматической оценкой, защитными механизмами и мониторингом.</li><li>Создать переиспользуемый AI- или MCP-сервис.</li><li>Создать базовый пайплайн оценки агентов и регрессионного тестирования.</li><li>Определить шаблоны для одобрения человеком.</li><li>Подготовить документацию.</li><li>Сократить время, необходимое для перевода AI-кейсов от обнаружения до production, за счет переиспользуемых возможностей платформы.</li><li>Делиться опытом с сообществом и бизнес-командами.</li></ul><p><b>🌟 Почему 7 000 сотрудников выбрали нас</b></p><ul><li>Ежедневный рост: структурированное карьерное развитие, внутренние обучающие программы и возможности для приобретения новых навыков.</li><li>Поддерживающая, вдохновляющая команда: профессиональная среда, где ваши идеи имеют значение, а сотрудничество является нормой.</li><li>Гибкость, которая подходит вам: гибридный формат, гибкий график и возможность балансировать между продуктивностью и комфортом.</li><li>Забота о благополучии: настольный теннис, психологическая поддержка и юридическая помощь, чтобы вы чувствовали себя уравновешенно.</li><li>Значимое влияние: участие в социальных инициативах, которые действительно меняют жизнь к лучшему и придают смысл вашей работе.</li><li>Культура доверия: к ошибкам относятся как к возможностям для обучения, а достижения отмечаются вместе.</li><li>Современные инструменты и технологии: все необходимое для эффективной работы и получения удовольствия от процесса.</li><li><b>Вакансия открыта для защитников Украины</b></li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/fuib/vacancies/367416/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>