Обязанности Реализовывать логику на Python, с использованием фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настраивать пайплайны взаимодействия с LLM (prompt engineering, tools, RAG); Оптимизировать запросы к LLM; Покрывать агентов и RAG пайплайны тестами и evals. Писать и оптимизировать промпты, шаблоны и tool-итерфейсы(prompt engineering). Интегрировать решений с core-системами банка (REST, Kafka), обеспечивать их взаимодействие и сквозную observability; Разрабатывать backend сервисы с асинхронным взаимодействием, интеграций с внутренними и внешними системами; Проектировать архитектуру приложений, пайплайнов обработки пользовательских запросов и мультиагентного взаимодействия (координация, планировщики, роли агентов); Принимать участие в написании инструкций для сопровождения, настраивать подключение к мониторингу и логированию; Требования Глубокое знание python: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest; Опыт работы с контейнеризацией (Docker); знакомство с Kubernetes н уровне пользователя; Понимание брокеров сообщений (Kafka) Опыт работы с LLM-фреймворками. Знание принципов работы библиотек LangChain, LangGraph; Понимание паттернов и антипаттернов разработки, SOLID, DDD, архитектурных принципов; Знание принципов построения REST API; Понимание основ RAG: chunking-стратегии, embeddings, vector store, практика prompt engeeneting (yaml, jinja) Знание принципов асинхронного программирования и умение применить на практике; Умение проектировать архитектуру решения приложения и обосновывать выбор технологий; Понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения; Знание и понимание этапов релизного процесса. Условия Стильный офис около м. Кутузовская; Интересные проекты с известными брендами; Возможность развиваться благодаря обучению; Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия; А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь.
Похожие вакансии