accesa. operations & support

Senior GenAI Engineer (Agentic AI & Databricks) (Python)

You’ll help build an ecosystem of AI agents for data collection, content processing and market intelligence, while contributing to the architecture and technical direction of the solution.

accesa. operations & support · На сервисе с: 15.09.26 16:25

Зарплата не указанаУзбекистанТашкентГибрид

About the project
You’ll help build an ecosystem of AI agents for data collection, content processing and market intelligence, while contributing to the architecture and technical direction of the solution.

Responsibilities:

  • Take an active role in architectural decisions — propose approaches, challenge trade-offs, and co-own the technical direction with the team
  • Design, build, and orchestrate AI agents for data collection, indexing, and market-intelligence use cases — hands-on, end to end
  • Develop and maintain data pipelines and lakehouse structures in Databricks
  • Contribute to the knowledge-modeling layer, building ontologies that ground agent reasoning
  • Integrate agents with Databricks (Genie or custom agent frameworks — architecture still being shaped, and you'll have a voice in it)
  • Build robust web scraping and content-indexing components in Python
  • Continuously identify and propose improvements — to the architecture, the codebase, and the way the team works
  • Collaborate closely with the existing team through brainstorming, design reviews, and delivery

Qualifications

Must Have

  • Senior-level engineering experience — you've owned complex technical solutions from design through production, not just implemented tickets
  • Strong Python engineering skills
  • Hands-on GenAI experience: LLM-based applications, agentic frameworks, prompt/tool orchestration
  • Data engineering capability: building pipelines, working with structured and unstructured data
  • Databricks experience (lakehouse, notebooks, workflows)
  • A builder's mindset paired with senior judgment: comfortable making decisions with incomplete information, arguing for a technical position, and then rolling up your sleeves to ship it
  • A tech-agnostic mindset: you choose tools based on the problem, not habit — comfortable evaluating, adopting, and switching between frameworks, agent stacks, and platforms as the architecture evolves

Nice to Have

  • Experience with knowledge graphs or ontology-based approaches
  • Web scraping / crawling at scale
  • Exposure to Databricks Genie or agent frameworks connected to data platforms
  • Experience in market-intelligence, competitive-analysis, or content-indexing domains
  • Experience shaping architecture in early-stage / greenfield projects

At Accesa:

We nurture genuine connections, encourage an active lifestyle, and support the development of a healthy mindset. Our benefits programme is inspired by Maslow’s hierarchy of needs and is designed to prioritize your overall wellbeing.

To live a wholesome experience inside and outside our offices, we need to take care of our overall wellbeing, from the physical aspect to creating a healthy work-life fusion and looking at learning as a lifelong journey and a shared responsibility between our people and our organization.

  • Physical Wellbeing: Our wellbeing program includes medical insurance, In-house fitness trainer available remotely and 1 on 1 remote sessions with our Sports and Health Coach focused on nutrition counselling and tailored training plans.

  • Work-Life Fusion - Start with at least 21 vacation days (based on seniority) and earn 1 extra day for each completed year of collaboration — up to 29 days — depending on your tenure in the company and/or industry. Enjoy the flexibility to work from both home and the office.

  • Growth opportunities: we focus on long-term learning programmes that develop both technical and non-technical skills incrementally. Together with your Career Coach you will discuss what are learning resources and platforms you can access in order to develop your skills.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа 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

  • 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.

  • 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+).

  • 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.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
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.