ML-инженер

• Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC
• Развивать Ассистента платформы на базе LLM
• Реализовывать поиск релевантных знаний по запросу пользователя на естественном языке
• Проектировать agentic workflow: планирование, выбор инструментов, выполнение действий, проверка результата и обработка ошибок
• Реализовывать механизм вызова инструментов платформы через LLM: tool calling / function calling
• Разрабатывать и развивать RAG-механизмы и работу с корпоративными базами знаний
• Создавать LLM-приложения для анализа логов, метрик, БД, документации и других данных платформы
• Разрабатывать агентов для тестирования, сопровождения и диагностики автоматизированных процессов
• Проектировать механизмы памяти и управления контекстом AI-агентов
• Разрабатывать подходы к автоматизированной оценке качества ответов и действий LLM
• Проводить эксперименты с моделями, промптами, контекстом и агентными архитектурами
• Оптимизировать latency, качество и потребление токенов
• Совместно с backend- и frontend-командами интегрировать AI-функциональность в продукт

• Уверенное владение Python
• Практический опыт разработки приложений на базе LLM
• Понимание принципов работы современных языковых моделей и ограничений LLM
• Практический опыт работы с AI Agents / Agentic AI, tool calling / function calling, RAG, embeddings и vector databases, prompt engineering, structured output, управлением контекстом и памятью агентов
• Опыт разработки production-ready сервисов и интеграции через REST API
• Умение самостоятельно декомпозировать исследовательскую задачу и доводить эксперимент до работающего продукта
• Понимание того, как измерять качество LLM-приложения, а не только оценивать результат «на глаз»
• Git, Docker, базовое понимание CI/CD
• Будет плюсом:
• Опыт разработки мультиагентных систем
• Опыт работы с GigaChat, Qwen, DeepSeek, Llama или другими open-source / enterprise LLM
• Опыт использования LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственных agentic-фреймворков
• Опыт построения LLM evaluation / LLM-as-a-Judge
• Опыт работы с MCP и архитектурой инструментов для AI-агентов
• Опыт работы с PostgreSQL и векторными БД
• Опыт работы с Kubernetes / OpenShift
• Опыт inference и оптимизации локально развернутых LLM
• Опыт Fine-tuning / LoRA будет преимуществом, но не является обязательным
• Опыт разработки AI-функциональности для enterprise-продуктов

Опыт работы: 1–3 года
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо