Обязанности:
В поиске Senior/Lead AI Platform Engineer (RAG/Agents). Мы строим внутреннее AI-ядро, через которое аналитики смогут получать готовый результат по запросу: с RAG, агентами, skills, оркестрацией и интеграцией с внутренними системами банка. Ищем инженера, который будет развивать этот пайплайн, делать reusable-компоненты и помогать аналитикам применять платформу на сложных кейсах. Задачи роли:- Проектировать и развивать внутреннее AI-ядро: агенты, skills, tool use, routing, orchestration- Строить и улучшать RAG-сценарии: retrieval, chunking, embeddings, reranking, доступ к знаниям- Делать reusable-компоненты и шаблоны для аналитиков: skills, коннекторы, пайплайны, reference flows- Интегрировать AI-платформу с внутренними системами, базами данных, API и корпоративными источниками знаний- Настраивать observability, tracing, evaluation и контроль качества AI-пайплайнов- Оптимизировать качество, latency, стоимость и устойчивость пайплайнов- Помогать аналитикам разбирать сложные use cases и выбирать правильный паттерн решения- Обучать аналитиков работать с платформой и поддерживать их на сложных сценариях- Переводить разовые кейсы в reusable capabilities платформы Какой опыт необходим:- Опыт в ролях AI Platform Engineer, GenAI Solutions Engineer, ML Platform Engineer, Backend / Platform Engineer с опытом LLM workflow или Solutions Architect в AI-направлении- Практический опыт построения production RAG / agent / workflow-систем- Опыт создания внутренних инструментов или платформ, которыми реально пользовались аналитики, бизнес-команды или внутренние сервисные команды- Умение работать на стыке engineering и enablement: не только собрать решение, но и сделать его понятным и применимым для пользователей- Опыт интеграции AI-пайплайнов с корпоративными источниками данных, API и внутренними системами- Умение разбирать сложные пользовательские сценарии и упаковывать их в reusable-механики платформы Стек:Python, SQL, FastAPI, API integrations, async, service-oriented development, LangGraph, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel, Qdrant, pgvector, Weaviate, Milvus, OpenSearch, Elasticsearch, Embeddings, hybrid search, metadata filtering, reranking, Airflow, Prefect, Dagster, Temporal, Langfuse, Phoenix, OpenTelemetry, Docker, Linux, Kubernetes, CI/CD Условия: -Взаимодействие: по ИП-Локация: Ереван или готовность к командировкам в Ереван 1-2 раза в месяц-Формат работы: удаленка и командировки-Ставка: обсуждается отдельно-Полная занятость, долгосрочный проектПохожие вакансии
Lead/Senior ML Engineer (NLP/RAG)
Договорная
Москва
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)
Lead/Senior ML Engineer (NLP/RAG)
Договорная
Москва
Центральный банк Российской Федерации (Банк России)