data scientist по AI-агентам и RAG

Проект связан с развитием внутренних продуктов ИТ-компании с фокусом на ИИ-решения.

• Создавать ИИ-агентов с использованием LangChain и LangGraph
• Проектировать и разрабатывать внутренний SDK для поддержки агентных решений
• Формировать и подготавливать оценочные наборы данных для тестирования и валидации агентов
• Оптимизировать инференс LLM и внедрять отказоустойчивые микросервисы

• Глубоко знать Python: типы данных, функции, классы, обработку исключений, итераторы, генераторы, менеджеры контекста и модуль typing
• Понимать внутреннюю структуру объектов и принципы управления памятью
• Владеть async/await и asyncio
• Уметь работать с потоками, процессами, очередями и семафорами
• Уметь реализовывать отмену задач, таймауты и контроль нагрузки
• Иметь опыт разработки на FastAPI и валидации данных через Pydantic
• Уметь реализовывать аутентификацию и применять TDD
• Уметь настраивать логирование, аудит, сбор метрик и трассировку
• Уметь работать с subprocess и multiprocessing, обрабатывать сигналы
• Уметь устанавливать лимиты CPU и RAM, контролировать RSS и файловые дескрипторы, обрабатывать зависшие процессы и предотвращать OOM
• Иметь подтверждённый опыт внедрения RAG-решений в корпоративных системах
• Знать принципы построения агентных систем и уметь реализовать агентский цикл на чистом Python
• Знать ключевые элементы архитектуры ИИ-агента и их взаимодействие
• Иметь практические навыки оптимизации инференса LLM
• Иметь опыт развёртывания микросервисной архитектуры с Docker и Kubernetes
• Будет плюсом: опыт работы с LangGraph, создания собственных фреймворков или SDK для AI-задач, построения eval-пайплайнов, оптимизации LLM-инференса и работы с векторными базами данных

• Срок привлечения — до конца 2026 года с возможностью продления
• Срок актуальности вакансии — до 20.10.2026