Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
CUBE is a global RegTech business that provides AI-powered SaaS solutions for regulatory intelligence in the financial services industry. Its services simplify the complexity of regulatory compliance for financial institutions worldwide.
задачи
Design and implement advanced agentic AI systems using LLMs as autonomous collaborators;
Build systems that reason over data, orchestrate workflows, and drive decisions;
Combine backend engineering with LLM capabilities to solve complex user problems at scale;
Translate cutting-edge AI research into scalable, production-grade systems;
Take end-to-end ownership of agentic AI solutions;
Work closely with the Head of Agentic AI Engineering and a team of LLM engineers, software engineers, and data scientists.
требования
3+ Years of experience in software or LLM engineering, ideally with Python;
Strong foundation in backend or data systems;
Experience deploying LLM-based applications to production;
Familiarity with LLM orchestration frameworks such as LangChain, LlamaIndex, OpenDevin, or custom agentic architectures;
Understanding of prompt engineering, retrieval-augmented generation (RAG), and tool-use or agent frameworks;
Experience with most of the listed technology stack;
Strong problem-solving skills, a pragmatic mindset, and a bias toward fast iteration;
Curiosity and ability to learn new technologies quickly;
Strong English communication skills and comfort working in a collaborative, engineering-focused team;
Nice to have: experience building B2B SaaS or AI workflow products, experience in an early-stage startup environment.