university of business and science

Senior Python / AI Agent Engineer

Biz AI asosidagi mahsulotlar, intelligent agentlar, RAG tizimlari va biznes jarayonlarini avtomatlashtirish bilan ishlay oladigan tajribali Senior Python / AI Agent Engineer qidirmoqdamiz.

university of business and science · На сервисе с: 03.09.26 17:00

1 000–2 000 $ (≈ 87k–174k ₽)УзбекистанТашкентОфис

Senior Python / AI Agent Engineer

Biz AI asosidagi mahsulotlar, intelligent agentlar, RAG tizimlari va biznes jarayonlarini avtomatlashtirish bilan ishlay oladigan tajribali Senior Python / AI Agent Engineer qidirmoqdamiz.

Nomzod faqat LLM API'larini chaqirishni emas, balki production darajasida ishlaydigan AI agent arxitekturasini loyihalash, ishlab chiqish, test qilish va optimallashtirishni bilishi kerak.

Asosiy talablar

  • Python bo‘yicha kamida 4–5+ yil professional tajriba

  • Python'ni advanced darajada bilish:

    • AsyncIO

    • multiprocessing / threading

    • decorators

    • generators

    • context managers

    • type hints

    • Pydantic

    • dependency management

    • clean architecture

    • SOLID va design patterns

  • FastAPI yoki Django bilan production backend yaratish tajribasi

  • REST API va WebSocket bilan ishlash

  • PostgreSQL, Redis va SQL bo‘yicha kuchli bilim

  • Docker va Linux bilan erkin ishlash

  • Git/GitHub workflow'larini yaxshi bilish

AI va LLM bo‘yicha talablar

Nomzod zamonaviy Large Language Model ekotizimini chuqur tushunishi kerak.

Quyidagilar bilan ishlash tajribasi talab qilinadi:

  • OpenAI API

  • Anthropic Claude API

  • Google Gemini

  • Open-source LLM'lar

  • Hugging Face

  • Ollama / vLLM yoki shu kabi inference yechimlari

Quyidagi tushunchalarni yaxshi bilishi kerak:

  • system/user/assistant message architecture

  • prompt engineering

  • structured outputs

  • JSON schema

  • tool/function calling

  • context window management

  • token optimization

  • streaming responses

  • embeddings

  • semantic similarity

  • reranking

  • hallucinationlarni kamaytirish

  • LLM evaluation

  • guardrails

  • model fallback va routing

AI Agentlar bo‘yicha kuchli bilim

Bu pozitsiyaning eng muhim talabi — AI Agent systems.

Nomzod quyidagilarni amaliy darajada bilishi kerak:

  • Tool Calling

  • Function Calling

  • Agent Loop

  • ReAct

  • Planning

  • Reflection

  • Agent Memory

  • Short-term va Long-term Memory

  • State Management

  • Human-in-the-loop

  • Multi-agent systems

  • Agent orchestration

  • Agent handoff

  • Background workflows

  • Retry/fallback strategiyalari

  • Agent permissions va security

  • Agent observability

Agent foydalanuvchi so‘rovini tushunib, mustaqil ravishda kerakli tool'larni tanlashi va bir nechta bosqichli vazifalarni bajara oladigan tizimlarni qurish tajribasi bo‘lishi kerak.

Masalan:

User → AI Agent → Planning → Search/Database/API/Tool → Reasoning → Action → Validation → Final Response

AI Agent Frameworklar

Quyidagilardan kamida bir nechtasi bilan real loyiha qilgan bo‘lishi afzal:

  • LangChain

  • LangGraph

  • OpenAI Agents SDK

  • CrewAI

  • AutoGen

  • LlamaIndex

  • PydanticAI

  • Semantic Kernel

Frameworkdan foydalanishning o‘zi yetarli emas. Nomzod framework ortidagi agent architecture va state-machine prinsiplarini tushunishi kerak.

MCP — Model Context Protocol

MCP bilan ishlash tajribasi katta ustunlik hisoblanadi.

Nomzod quyidagilarni tushunishi kerak:

  • MCP Server

  • MCP Client

  • Tools

  • Resources

  • Prompts

  • Authentication

  • External system integration

AI agentlarni quyidagi tizimlar bilan bog‘lay olish:

  • Database

  • CRM

  • ERP

  • Telegram

  • Email

  • Google services

  • GitHub

  • Internal API

  • boshqa biznes tizimlari

RAG — Retrieval-Augmented Generation

Production darajadagi RAG sistemalarini yaratish tajribasi talab qilinadi.

Quyidagilarni bilishi kerak:

  • document ingestion

  • chunking strategiyalari

  • embedding generation

  • metadata filtering

  • vector search

  • hybrid search

  • reranking

  • query rewriting

  • contextual retrieval

  • citations/source attribution

  • RAG evaluation

Vector database'lar:

  • pgvector

  • Qdrant

  • Pinecone

  • Weaviate

  • Milvus

  • Chroma

Ulardan kamida bittasi bilan production tajribasi bo‘lishi kerak.

AI Memory Architecture

AI agent memory tizimlarini yaratishni tushunishi kerak:

  • Conversation Memory

  • Working Memory

  • Long-term Memory

  • User Memory

  • Episodic Memory

  • Semantic Memory

Embedding asosidagi memory retrieval va foydalanuvchi kontekstini boshqarish tajribasi katta ustunlik.

Integratsiyalar

AI agentlarni tashqi servislar bilan bog‘lash tajribasi:

  • Telegram Bot API

  • Gmail / Email

  • Google Drive

  • Google Calendar

  • Slack

  • GitHub

  • CRM / ERP

  • REST API

  • Webhooks

OAuth 2.0 va API authentication mexanizmlarini tushunishi kerak.

AI Workflow Automation

Quyidagi platformalar bilan tajriba ustunlik beradi:

  • n8n

  • Temporal

  • Celery

  • RabbitMQ

  • Kafka

AI agent + workflow automation arxitekturasini ishlab chiqa olishi kerak.

Masalan:

Email keladi → Agent analiz qiladi → hujjatlarni o‘qiydi → ma’lumotlar bazasidan tekshiradi → qaror chiqaradi → kerakli API'ni chaqiradi → natijani foydalanuvchiga yuboradi.

Nomzoddan kutadigan amaliy ko‘nikma

Masalan, quyidagi vazifa berilganda mustaqil arxitektura qura olishi kerak:

“Foydalanuvchi AI agentga topshiriq beradi. Agent PostgreSQL bazadan ma’lumot oladi, internet yoki knowledge base'dan kerakli ma’lumotlarni qidiradi, hujjatlarni o‘qiydi, kerak bo‘lsa boshqa agentga vazifa beradi, natijani tekshiradi va foydalanuvchiga manbalar bilan javob beradi.”

Nomzod bu jarayon uchun:

  • architecture

  • database

  • agent state

  • tools

  • memory

  • RAG

  • queue

  • observability

  • security

  • deployment

qatlamlarini mustaqil loyihalay olishi kerak.

Soft Skills

  • Muammoni mustaqil tahlil qila olish

  • Faqat task bajaruvchi emas, yechim taklif qila olish

  • Texnik qarorlarni asoslab bera olish

  • Code Review qilish

  • Junior/Middle dasturchilarga mentorlik qilish

  • Documentation yozish

  • Product va biznes talablardan texnik yechim chiqarish

Ingliz tili

Kamida B1/B2 daraja.

AI va software engineering bo‘yicha technical documentation'larni mustaqil o‘qib, tushuna olishi shart.

Похожие вакансии AI инженер

hh.ru
сбер. it

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбер. itНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

Обязанности

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;
  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;
  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;
  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;
  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;
  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);
  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;
  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;
  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;
  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;
  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

Требования

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;
  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;
  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;
  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;
  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;
  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;
  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;
  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;
  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;
  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;
  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;
  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;
  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

Условия

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);
  • Льготные ипотечные условия кредитования;
  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;
  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
  • Корпоративная пенсионная программа;
  • Детский отдых и подарки за счет Компании;
  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
hh.ru
народный банк казахстана. it

Middle AI Engineer

народный банк казахстана. itНа сервисе с: 24.09.26 16:44
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

Halyk Банк – это мощная экосистема, где технологии сочетаются с ценностями.
Мы гордимся более чем 14 000 работниками, которые делают нас лучшим местом работы. Мы предоставляем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, лизинговом и т.д.
Мы стремимся стать ведущим цифровым банком, внедряя инновации и предоставляя возможности для роста и развития.
Мы ищем талантливых специалистов, готовых развиваться вместе с нами!

Обязанности:

  • Разработка и внедрение LLM/VLM-решений для бизнес-задач компании;
  • Проектирование и построение RAG-пайплайнов для работы с корпоративными данными Разработка и оптимизация мульти-агентных систем на базе LangGraph и LangChain Настройка и обслуживание инференс-серверов (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) Fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, RLHF, DPO) под специфические задачи;
  • Разработка REST API на FastAPI для интеграции ML-сервисов в продукт;
  • Контейнеризация и деплой ML-сервисов с помощью Docker и Kubernetes;
  • Оптимизация производительности моделей: квантизация, батчинг, управление GPU-памятью;
  • Проектирование и поддержка векторных баз данных для хранения эмбеддингов;
  • Написание и поддержка автоматических тестов для ML-пайплайнов;
  • Мониторинг качества моделей в продакшене (LangSmith, OpenTelemetry);
  • Проведение бенчмарков и A/B-тестов для сравнения моделей и подходов;
  • Работа с GPU-инфраструктурой: настройка multi-GPU, распределённое обучение
  • Подготовка и очистка данных для обучения и оценки моделей;
  • Исследование и внедрение новых моделей, техник и фреймворков;
  • Написание технической документации и ADR (Architecture Decision Records);
  • Участие в код-ревью и менторинг младших специалистов;
  • Взаимодействие с продуктовой командой для определения требований и приоритетов;
  • Оптимизация стоимости облачной GPU-инфраструктуры;
  • Обеспечение безопасности и надёжности ML-сервисов в продакшене.

Требования:

  • Python;
  • Python 3.10+ (async/await, type hints, dataclasses). SOLID, Clean Architecture, DI. pytest + mocks, Ruff/Black/MyPy, Poetry/uv, Git & CI/CD;
  • LLM / VLM
  • Transformer (attention, KV-cache).
    Модели: GPT-4, LLaMA 3, Mistral, Qwen, LLaVA, GPT-4o.
    Fine-tuning: LoRA/QLoRA, PEFT, RLHF, DPO.
    Prompting: CoT, ReAct, Few-shot. Evaluation: LLM-as-judge, perplexity. Tokenization (tiktoken);
  • LangChain & LangGraph
    LangChain (LCEL, Agents, Tools, Memory), LangGraph (multi-agent graphs), RAG-пайплайны, Vector DB (Chroma, Pinecone, Qdrant, pgvector), LangSmith;
  • Инференс
    vLLM (PagedAttention, continuous batching), Quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), Serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), OpenAI-compatible API.
    PyTorch & DL
    PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL), Distributed (DDP, FSDP, DeepSpeed), BF16/FP16.
    GPU & Инфраструктура
    NVIDIA (H100, A100, RTX 4090), multi-GPU parallelism, Cloud (AWS/GCP/RunPod), мониторинг nvidia-smi;
  • Backend
    FastAPI, Pydantic v2, async (asyncio, httpx), WebSockets/SSE, JWT.
    DevOps
    Docker (GPU), Docker Compose, Kubernetes basics, GitHub Actions, Prometheus/Grafana;
  • Хранилища
    PostgreSQL + pgvector, Redis, S3, Vector DBs, Kafka/RabbitMQ.
    Nice to Have
    CrewAI, AutoGen, MLflow/W&B, Airflow, Streamlit/Gradio.
  • Уровни опыта:
    Junior: Python, PyTorch, LangChain, Docker
    Middle: Fine-tuning, RAG, vLLM, FastAPI, LangGraph
    Senior: Архитектура, distributed training, MLOps
    Lead: Стратегия, оптимизация затрат, лидерство
    Soft Skills: Аналитическое мышление, техническая коммуникация, быстрое обучение, English B2+, Agile.

Условия:

  • Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
  • Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
  • Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
  • Бонусы за рекомендации.
  • Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
  • Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
  • Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
  • Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
  • Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
  • Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.