ai engineer

Компания создает внутреннюю AI-платформу нового поколения для работы с корпоративными знаниями, автоматизации процессов и оркестрации специализированных AI-агентов. Система объединяет данные из различных внутренних источников, формирует единое пространство знаний, помогает принимать решения и автоматизирует часть операционной деятельности с помощью AI.

• Проектировать и развивать внутреннюю AI-платформу компании;
• Интегрировать данные из различных корпоративных систем и источников;
• Строить пайплайны обработки, очистки, нормализации и индексации данных;
• Разрабатывать и оптимизировать RAG-системы;
• Работать с векторными базами данных и retrieval-архитектурой;
• Проектировать архитектуру памяти AI-агентов;
• Разрабатывать и поддерживать мультиагентные системы;
• Реализовывать оркестрацию агентов на базе LangGraph;
• Создавать инструменты (tools), MCP-интеграции и внутренние сервисы для агентов;
• Управлять контекстом, памятью и взаимодействием между агентами;
• Оптимизировать качество ответов, стоимость запросов и производительность системы;
• Разрабатывать evaluation pipelines и механизмы контроля качества;
• Участвовать в принятии ключевых архитектурных решений.

• 5+ Лет коммерческого опыта разработки;
• Опыт создания production AI-продуктов;
• Отличное владение Python;
• Практический опыт построения RAG-систем;
• Опыт работы с embeddings и retrieval-пайплайнами;
• Опыт работы с LangGraph;
• Практический опыт разработки AI-агентов и мультиагентных систем;
• Коммерческий опыт работы с LLM не менее 2–3 лет;
• Понимание архитектуры памяти AI-систем и управления контекстом;
• Опыт работы с PostgreSQL;
• Опыт работы с pgvector, Qdrant, Weaviate или аналогичными векторными БД;
• Опыт подготовки, обработки и индексации больших объемов данных;
• Опыт работы с Claude, OpenAI, Gemini или аналогичными LLM API;
• Понимание agent orchestration и взаимодействия агентов между собой;
• Опыт интеграции внешних сервисов, API и инструментов;
• Уверенная работа с Git и code review;
• Будет плюсом Опыт работы с MCP (Model Context Protocol), опыт построения evaluation frameworks, опыт работы с LangSmith, Langfuse, Galileo или аналогичными инструментами наблюдаемости, опыт Machine Learning Engineering, опыт fine-tuning open-source моделей, опыт работы с Anthropic ecosystem, опыт проектирования сложных AI workflows и long-term memory систем.

• Полностью удаленная работа;
• Долгосрочное сотрудничество;
• Работа в небольшой команде.