Обязанности:
Что предстоит делать: Проектировать, разрабатывать и внедрять в production сложные системы ИИ-агентов с использованием современных фреймворков (Flowise, LangChain/LangGraph, AutoGen и др.) Создавать и оптимизировать RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) для работы с корпоративными знаниями, минимизируя "галлюцинации" моделей. Разрабатывать механизмы планирования, памяти и координации для многоагентных систем. Интегрировать агентов с внешними API, базами данных и enterprise-системами. Участвовать во всем цикле разработки: от исследования и прототипирования до развертывания, мониторинга и поддержки. Делиться экспертизой, проводить код-ревью, участвовать в принятии ключевых архитектурных решений. Нам важно, чтобы у вас было: 5+ лет коммерческой разработки на Python и понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых систем (микросервисы, Docker, Kubernetes). Опыт работы с LLM (OpenAI GPT, Claude, open-source модели Llama/Mistral и т.д.) в production-проектах, а не только в экспериментах. Практический опыт разработки ИИ-агентов или сложных цепочек (pipelines) с использованием LangChain, LlamaIndex или аналогичных фреймворков. Глубокое понимание и hands-on опыт с RAG: от чанкинга и эмбеддингов до векторных БД (Pinecone, Weaviate, pgvector) и оценки качества. Умение читать научные статьи и транслировать новые идеи (ReAct, ToT, RLHF) в рабочие прототипы Умение работать в команде, брать на себя ответственность за сложные задачи и наставничать коллег. Будет значительным плюсом: Опыт тонкой настройки (fine-tuning) LLM. Знание принципов Reinforcement Learning (RL), особенно RLHF. Опыт работы с мультимодальными моделями. Сильный бэкграунд в Machine Learning/Data Science (классические модели, deep learning, трансформеры). Портфолио на GitHub (pet-проекты, контрибуции в open-source, связанные с ML/Agents). Условия: Полностью удаленный формат работы или гибрид на ваш выбор Расширенный полис ДМС с 1-го месяца работы Широкий выбор корпоративных льгот и привилегий Возможность повысить профессиональный уровень в Корпоративном Университете или внешними провайдерамиПохожие вакансии