Обязанности:
Проект: команда развивает Business Building Block (BBB) ЭДО и участвует в проекте построения нового процесса кредитования ЮЛ на основе BPC-архитектуры. Ключевыми функциями BBB ЭДО является сбор документов у участников кредитной сделки, автоматическая их классификация с использованием ML моделей, включая giga chat. BBB ЭДО проектируется и развивается как универсальное решение, на текущий момент позволяющее закрыть потребность всех подразделений участвующих в кредитном процессе в документах, а в перспективе будет тиражировано на другие процессы банка.Мы разрабатываем enterprise приложение с высоким уровнем доступности в распределенной микросервисной архитектуре. Решение развивается на платформе, включает в себя автоматизированную систему c back-end логикой и фронтальные решения для работы клиентов банка. Развиваем наш продукт по продуктовым и технологическим фичам· Участвуем в оценке фич и анализе требований· Обеспечиваем интеграцию со смежными системами и платформенными сервисами· Занимаемся оптимизацией и тюнингом производительности наших систем· Проводим code review· Развиваем автотестирование· Используем CI/CD практикиЗадачи: Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG) Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant) Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование) Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD) Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности Детальное описание типовых задач, которые будут перед вами поставлены:Вы будете единственным Python-разработчиком в команде и отвечать за реализацию AI-агентов "с нуля" до продакшена:· Изучите бизнес-процессы — проработаете требования с аналитиками, поговорите с пользователями, поймете что именно должен делать агент· Спроектируете архитектуру — решите как агент будет работать: какие данные он берет, как принимает решения, как взаимодействует с другими системами· Напишете промпты — составите системные промпты и примеры для GigaChat, настроите поведение агента под конкретные сценарии· Создадите инструменты — напишете код для получения данных из смежных систем· Организуете RAG — настроите поиск по базе знаний, чтобы агент мог находить нужную информацию· Протестируете — напишете тесты, проверите работу на реальных данных, поправите промпты и логику по результатам· Заведете в продакшен — задеплоите сервис, настроите логирование и мониторинг, будете поддерживать в рабочем состоянииПример задачи — сделать агента для типизации документов: он должен автоматически определять тип каждого документа из более чем 100 возможных категорий и правильно классифицировать его.Мы ожидаем: Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 5-6 лет Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI) Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum) Английский B2+ для чтения документации и коммуникацийБудет плюсом Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление Работа с GigaChat API Условия: Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах; Опыт работы в распределенной команде профессионалов; Уровень заработной платы обсуждается индивидуально; Формат работы: офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург!!!Похожие вакансии