Описание вакансии
Коротко о роли-Разработка и внедрение AI-агентов для автоматизации внутренних процессов (чат-боты, интеллектуальная обработка документов, автономные системы). -Проектирование, внедрение и оптимизация RAG-систем (поиск по базам знаний, корпоративным данным, векторные хранилища).
Задачи:
— Разработка и внедрение AI-агентов для автоматизации внутренних процессов, включая чат-боты, интеллектуальную обработку документов и автономные системы.
— Проектирование, внедрение и оптимизация RAG-систем для поиска по базам знаний, корпоративным данным и векторным хранилищам.
— Интеграция систем с большими языковыми моделями, такими как GigaChat, Qwen и GLM.
— Написание API для взаимодействия с внутрибанковскими сервисами.
— Отладка и мониторинг работы действующих AI-решений с проведением тестирования.
— Непрерывное улучшение качества работы и возможностей AI-агентов на основе метрик и обратной связи.
Требования:
— Опыт работы с LLM (GigaChat, GPT, Claude, Gemini и др.) не менее 2 лет.
— Понимание архитектуры мультиагентных систем с agentic-RAG пайплайном и фреймворками оркестрации (LangChain, LangGraph), включая подключение векторных хранилищ данных (Elastic, ChromaDB, pgVector, Qdrant).
— Знание устройства, возможностей и принципов работы ML/LLM, умение находить решения ограничений.
— Опыт самостоятельной E2E разработки LLM-приложений, MAS, AI-агентов с поддержкой Agent Skills и MCP, A2A протоколов.
— Уверенное владение Python и ML/LLM-стеком (pandas, FastAPI/Flask, FastMCP).
— Знание специализированных библиотек CUDA, transformers, pytorch, numpy будет преимуществом.
— Навыки проектирования и интеграции микросервисных архитектур, включая облачные OpenAI-like API (OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Cloud.ru).
— Активное использование AI-native IDE (Cursor, Antigravity, ClaudeCode, Codex, Trae).
— Базовое понимание DevOPS процессов и CI/CD пайплайнов (Kubernetes, Jenkins, Docker, GitLab, Azure).
— Опыт работы с Docker, Git, Linux, Jenkins, Sonar, Platform V на уровне развертывания сервисов.
— Знание SQL/NoSQL баз данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis).
— Опыт работы с Jira и Confluence.
Будет плюсом:
— Практический опыт с GigaChain на базе GigaChat API и работа с GitVerse.
— Опыт работы с локальным инференсом LLM (llama.cpp, ollama, vllm).
— Опыт с LangFlow, n8n, CrewAI, AutoGPT или готовность освоить схожие low/no-code инструменты.
— Базовые навыки работы с LangSmith для сложных workflow.
— Опыт подключения LLM к Telegram, Discord, Slack.
— Активное использование AI в личной жизни.
Условия:
— Полная занятость.
— График работы 5/2.
— Удалённый формат работы.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.