описание
В ваши задачи будет входить развитие внутренних ИИ-агентов и инфраструктуры для них, поиск и разработка типовых сценариев применения ИИ в разработке торговой системы срочного рынка – от анализа требований до эксплуатации. Работа в паре с действующим AI-инженером и при поддержке AI-коммьюнити компании. Направление ИИ в департаменте новое: подходы и инструменты только складываются, и на их выбор можно влиять с первых месяцев работы в одной из крупнейших финтех-компаний страны.
задачи
- развивать агентскую среду департамента: skills, расширения, хуки, workflow, интеграции с внешними сервисами и сервисами управления контекстом и памятью
- разрабатывать конфигуратор, который позволит сотрудникам самостоятельно устанавливать и настраивать ИИ-инструменты в несколько кликов
- строить RAG-сервисы по базе знаний и истории обращений в поддержку: подготовка и анонимизация данных, векторизация, поиск и выдача релевантных ответов со ссылками
- сопровождать внедрение ИИ-инструментов в командах: разбирать проблемные кейсы, устранять причины негативного опыта, проводить обучение
- анализировать проекты и репозитории, готовить контекст, чтобы агенты работали точнее и приносили реальную пользу разработке
- выстраивать систему метрик эффекта от внедрения ИИ: что ускорилось, что замедлилось и что с этим делать
- исследовать новые инструменты и решения, готовить заявки в информационную безопасность на включение в корпоративный контур
- работать в паре с ведущим инженером направления и постепенно брать на себя самостоятельные направления
требования
- опыт разработки программного обеспечения от 3 лет на Python, Go, TypeScript или Java
- регулярная практическая работа с ИИ-агентами
- понимание устройства больших языковых моделей, агентских сред, MCP-серверов, skills и хуков
- опыт работы с LLM API и построения RAG-решений, в том числе с векторными базами данных
- уверенное владение Git и GitLab, понимание gitflow, опыт работы с Docker, CI-CD и командной строкой Linux
- умение понятно объяснять сложное, договариваться со смежными командами и доводить задачи до результата
- инициативность и готовность работать в новой, быстро меняющейся области
- Будет плюсом: опыт в data science и машинном обучении, обработка и анонимизация сырых данных; опыт автоматизации тестирования и построения систем контроля качества; знакомство с LLMOps и инфраструктурой развёртывания моделей; опыт создания внутренних инструментов и платформ самообслуживания для разработчиков; понимание биржевой и финансовой предметной области
условия
- Условий в вакансии нет
