Обязанности:
О компании и продукте Международная IT-компания. Развиваем направление ИИ-агентов для автоматизации внутренних бизнес-процессов и продуктовых задач. Вы будете пятым: работать над новыми агентами и улучшать существующие. Tech-стек и инструменты выбираются командой — мы открыты к экспериментам и не привязаны к одному фреймворку. Чем предстоит заниматься Проектировать и разрабатывать ИИ-агентов для автоматизации рутинных задач команд продукта, поддержки и аналитики. Интегрировать агентов с внутренними API, базами знаний (Confluence, внутренние БД), CRM и другими корпоративными системами. Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретривал, реранкинг. Проектировать промпты и цепочки вызовов LLM, проводить эвалюации и A/B-тесты качества ответов. Настраивать мониторинг, логирование и observability агентов в продакшене (LangSmith / Langfuse / собственные решения). Исследовать и пилотировать современные подходы к мультиагентным системам. Наш текущий стек Языки: Python (основной), TypeScript для фронтенд-частей агентских интерфейсов. LLM: OpenAI и Anthropic как основные провайдеры, YandexGPT и GigaChat для задач с требованиями к локализации данных. Фреймворки: LangChain и LangGraph для оркестрации, рассматриваем CrewAI для отдельных кейсов. Инфраструктура: Qdrant как векторная БД, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes. Observability: Langfuse, Grafana, собственные дашборды для метрик качества. Что нам важно (обязательно) От 2 лет коммерческой разработки на Python или TypeScript. Практический опыт создания продуктовых решений на базе LLM: чат-боты, ассистенты, агенты, системы вопросов-ответов — что-то, что реально работало в продакшене и решало задачи пользователей. Опыт работы с API хотя бы одного крупного LLM-провайдера (OpenAI, Anthropic, Google) — понимание токенов, контекстных окон, function calling, структурированных ответов. Понимание принципов проектирования промптов и оценки качества ответов модели. Чистый, тестируемый код, уверенная работа с Git. Будет плюсом Опыт построения RAG-пайплайнов: работа с векторными БД, эмбеддингами, стратегиями чанкинга и ретривала. Опыт с фреймворками для агентов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI. Опыт построения эвалюаций для LLM-приложений (LangSmith, Langfuse, собственные пайплайны). Опыт работы в финтех-проектах или с другими доменами с высокими требованиями к точности и комплаенсу. Опыт fine-tuning моделей или работы с локально развёрнутыми LLM. Условия Зарплата: финальная сумма зависит от опыта и результатов собеседования. Формат работы: офис 5/2, гибкое начало рабочего дня (9:00–11:00). Мы сознательно выбрали офисный формат — для этой роли важна плотная коммуникация с продуктовой командой и быстрые итерации над агентами вживую. Оформление: договор с ИП. Помогаем с открытием ИП и ведением бухгалтерии (компенсируем расходы на бухгалтера), компенсируем налоговую нагрузку при расчёте вилки. Релокация: после прохождения испытательного срока возможен переезд в офис в Белграде (Сербия). Компания оплачивает переезд сотрудника помогает с оформлением ВНЖ. Офис: в центре Москвы, бесплатная парковка, спортзал в зданииПохожие вакансии
До 180 000 руб.
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
ИЦ АЙ-ТЕКО
Договорная
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
СБЕР
Договорная
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
СБЕР
Старший разработчик ИИ-агентов
Договорная
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
СБЕР
Python разработчик/Разработчик AI агентов
Договорная
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
СБЕР
Разработчик AI-агентов (SkyNet)
Договорная
Москва. Станции метро: Серпуховская, Павелецкая, Добрынинская
СБЕР