Обязанности:
Миссия роли: Построить и возглавить ядро команды по внедрению ИИ-агентов. Проектировать, разрабатывать и внедрять платформу для AI-агентов (для работы с документами, скоринга, ресерча), обеспечивая её бесшовную интеграцию в существующий стек компании (C#, Kafka, K8s) и эффективное взаимодействие с внешними вендорами. Ключевые задачи: Разработать стратегию и архитектуру платформы ИИ-агентов, учитывая необходимость интеграции с легаси (LMS1/2, BPMS2) и основным стеком (C#-сервисы, Kafka, MSSQL/PG). Принимать ключевые технологические решения по выбору инструментов, фреймворков (LangChain, LlamaIndex, AutoGen) и вендорских LLM API. Спроектировать и реализовать надежные пайплайны для обработки многоформатных данных (Word, Excel, PDF, изображения) с использованием OCR и парсинга. Организовать end-to-end жизненный цикл ML-моделей (скоринг рисков) — от прототипа на Python до production-инференса в контуре Kubernetes. Выстроить процессы разработки, код-ревью, CI/CD и observability (логирование, трейсинг, мониторинг качества агентов) с учетом девопс-задач на первом этапе. Вести техническую коммуникацию с командами продуктов на C# и внешними вендорами. Требования: Опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет, опыт в разработке AI-агентов от 1 года. Опыт проектирования и вывода в production сложных распределенных систем и микросервисных архитектур. Практический опыт построения AI-агентов, RAG-систем или чат-ботов с использованием LLM. Понимание принципов работы брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ) и проектирования API (REST, gRPC). Опыт работы с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes). Лидерские качества, опыт управления командой от 3 человек, системное мышление. Английский язык — B2 (Upper-Intermediate) и выше: свободное чтение технической документации, ведение профессиональной переписки и активное участие в митингах/технических дискуссиях. Опыт работы в банках/финтехах. Желательные требования: Базовое понимание стека C#/.NET для эффективной коммуникации со смежными командами. Опыт работы с одним из облачных провайдеров (Yandex Cloud, AWS, GCP, Azure). Знание MLOps практик и инструментов (MLflow, Feast). Опыт работы с самими популярными операционными системами, в т.ч. с различными дистрибутивами LinuПохожие вакансии