Разработчик ИИ-агентов / AI Agent Developer

О компании и продукте
Международная IT-компания. Развиваем направление ИИ-агентов для автоматизации внутренних бизнес-процессов и продуктовых задач.
Вы будете пятым: работать над новыми агентами и улучшать существующие. Tech-стек и инструменты выбираются командой — мы открыты к экспериментам и не привязаны к одному фреймворку.
Чем предстоит заниматься
• Проектировать и разрабатывать ИИ-агентов для автоматизации рутинных задач команд продукта, поддержки и аналитики.
• Интегрировать агентов с внутренними API, базами знаний (Confluence, внутренние БД), CRM и другими корпоративными системами.
• Строить и оптимизировать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретривал, реранкинг.
• Проектировать промпты и цепочки вызовов LLM, проводить эвалюации и A/B-тесты качества ответов.
• Настраивать мониторинг, логирование и observability агентов в продакшене (LangSmith / Langfuse / собственные решения).
• Исследовать и пилотировать современные подходы к мультиагентным системам.
Наш текущий стек
• Языки: Python (основной), TypeScript для фронтенд-частей агентских интерфейсов.
• LLM: OpenAI и Anthropic как основные провайдеры, YandexGPT и GigaChat для задач с требованиями к локализации данных.
• Фреймворки: LangChain и LangGraph для оркестрации, рассматриваем CrewAI для отдельных кейсов.
• Инфраструктура: Qdrant как векторная БД, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes.
• Observability: Langfuse, Grafana, собственные дашборды для метрик качества.
Что нам важно (обязательно)
• От 2 лет коммерческой разработки на Python или TypeScript.
• Практический опыт создания продуктовых решений на базе LLM: чат-боты, ассистенты, агенты, системы вопросов-ответов — что-то, что реально работало в продакшене и решало задачи пользователей.
• Опыт работы с API хотя бы одного крупного LLM-провайдера (OpenAI, Anthropic, Google) — понимание токенов, контекстных окон, function calling, структурированных ответов.
• Понимание принципов проектирования промптов и оценки качества ответов модели.
• Чистый, тестируемый код, уверенная работа с Git.
Будет плюсом
• Опыт построения RAG-пайплайнов: работа с векторными БД, эмбеддингами, стратегиями чанкинга и ретривала.
• Опыт с фреймворками для агентов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI.
• Опыт построения эвалюаций для LLM-приложений (LangSmith, Langfuse, собственные пайплайны).
• Опыт работы в финтех-проектах или с другими доменами с высокими требованиями к точности и комплаенсу.
• Опыт fine-tuning моделей или работы с локально развёрнутыми LLM.
Условия
• Зарплата: финальная сумма зависит от опыта и результатов собеседования.
• Формат работы: офис 5/2, гибкое начало рабочего дня (9:00–11:00). Мы сознательно выбрали офисный формат — для этой роли важна плотная коммуникация с продуктовой командой и быстрые итерации над агентами вживую.
• Оформление: договор с ИП. Помогаем с открытием ИП и ведением бухгалтерии (компенсируем расходы на бухгалтера), компенсируем налоговую нагрузку при расчёте вилки.
• Релокация: после прохождения испытательного срока возможен переезд в офис в Белграде (Сербия). Компания оплачивает переезд сотрудника помогает с оформлением ВНЖ.
• Офис: в центре Москвы, бесплатная парковка, спортзал в здании