В поисках Senior/Lead AI Platform Engineer (RAG)

Мы строим внутреннее AI-ядро, через которое аналитики смогут получать готовый результат по запросу: с RAG, агентами, skills, оркестрацией и интеграцией с внутренними системами банка.
Ищем инженера, который будет развивать этот пайплайн и делать reusable-компоненты.
Задачи роли:
Проектировать и развивать внутреннее AI-ядро: агенты, skills, tool use, routing, orchestration
Строить и улучшать RAG-сценарии: retrieval, chunking, embeddings, reranking, доступ к знаниям
Делать reusable-компоненты и шаблоны для аналитиков: skills, коннекторы, пайплайны, reference flows
Интегрировать AI-платформу с внутренними системами, базами данных, API и корпоративными источниками знаний
Настраивать observability, tracing, evaluation и контроль качества AI-пайплайнов
Оптимизировать качество, latency, стоимость и устойчивость пайплайнов
Какой профессиональный опыт важен:
Практический опыт построения production RAG / agent / workflow-систем
Опыт создания внутренних инструментов или платформ, которыми реально пользовались аналитики, бизнес-команды или внутренние сервисные команды
Умение работать на стыке engineering и enablement: не только собрать решение, но и сделать его понятным и применимым для пользователей
Опыт интеграции AI-пайплайнов с корпоративными источниками данных, API и внутренними системами
Умение разбирать сложные пользовательские сценарии и упаковывать их в reusable-механики платформы
Стек: Python SQL FastAPI API integrations, async, service-oriented development LangGraph, LlamaIndex, Haystack, Semantic Kernel Qdrant, pgvector, Weaviate, Milvus, OpenSearch, Elasticsearch Embeddings, hybrid search, metadata filtering, reranking Airflow, Prefect, Dagster, Temporal Langfuse, Phoenix, OpenTelemetry или собственные подходы к tracing / observability / eval Docker, Linux, Kubernetes, CI/CD
Условия:
Взаимодействие: по ИП
Полная занятость, долгосрочный проект