ai разработчик в iGaming

DevCasi развивает B2B-платформу для iGaming, на которой клиенты запускают собственные продукты. AI-направление включает внутренние инструменты и клиентские функции для аналитики, управления продуктом через API, рекомендаций, виртуальных персонажей и других пользовательских сценариев.

• Развивать LLM-агентов для работы с данными из ClickHouse и PostgreSQL;
• Подключать агентов к API платформы для настройки продукта и выполнения действий;
• Проектировать безопасное выполнение действий: проверку прав, валидацию параметров, подтверждение критических операций, аудит и откат;
• Обеспечивать изоляцию данных, контекста и доступных действий между тенантами;
• Развивать RAG по документации продукта;
• Разрабатывать клиентские AI-функции: рекомендации, подсказки, виртуальных персонажей и диалоговые сценарии;
• Строить evaluation-контуры и регрессионные наборы для контроля качества ответов и действий агентов;
• Принимать архитектурные решения о готовых и самостоятельно разрабатываемых компонентах, а также о применении собственного инференса;
• Интегрировать AI-сервисы в существующую инфраструктуру: Kubernetes, Kafka, CI/CD и системы наблюдаемости.

• От 5 лет опыта в разработке и практический опыт запуска LLM-систем в продакшен;
• Опыт работы с Python и эксплуатации сервисов под реальной нагрузкой;
• Практический опыт с RAG, вызовом инструментов и агентами, выполняющими действия через API;
• Понимание ограничений LLM-систем и типичных сценариев отказа;
• Опыт построения evaluation-контуров;
• Знание SQL и опыт работы с аналитическими СУБД: ClickHouse, BigQuery, Snowflake или аналогами;
• Понимание безопасности LLM-приложений: prompt injection, контроль доступа и предотвращение утечек между тенантами;
• Понимание принципов построения надёжных агентных систем: авторизация, подтверждение действий, идемпотентность, аудит и обработка частичных сбоев;
• Высокая самостоятельность: задачи формулируются без готового технического задания;
• Английский B2+;
• Будет плюсом опыт в регулируемых доменах — iGaming или финтех, recsys/ranking, Go на уровне чтения кода, Kubernetes и Kafka, понимание экономики GPU-инференса.

• Зарплатная вилка: 3000-4000 USDT;
• Работа с реальными данными и нагрузкой;
• Зрелая инженерная инфраструктура;
• Бюджет на модели и эксперименты.