Senior python разработчик (AI-агенты, Data)

«Лучи» — это новая онлайн-страховая: простая, быстрая и честная.

Мы объединили страхование, медицину и IT, чтобы создать экосистему полезных сервисов. Так мы упрощаем жизни более миллиона людей по всей стране.

В основе нашей компании — собственная технологическая платформа. Единый ID пользователя связывает все продукты, делая клиентский путь удобным и понятным.

Мы задаём ритм, действуем решительно и работаем на другой скорости, чтобы быть лидерами на страховом рынке России.

Цифры говорят за нас:
>1 000 000 застрахованных клиентов
>400 компаний доверяют нам здоровье своих сотрудников
4,85 из 5 — оценка мобильного приложения
100% наших сотрудников влияют на результат
0 минут тратится на формальные встречи
75% клиентов готовы рекомендовать нас

Кого мы ищем:
Мы ищем сильного ML-техлида, который возглавит техническое развитие AI-решений для нашего медицинского направления. Это роль для эксперта, который не хочет уходить в чистое управление, а стремится решать инженерные задачи руками (80% времени — разработка). Вместе с командой предстоит доводить AI-решения до продакшена — от разработки архитектуры до мониторинга модели в проде. Для нас важен опыт вывода агентных систем под реальную нагрузку, умение строить надежные eval-пайплайны и понимание экономики инференса.

Про проект:
Основной фокус сейчас — создание «ИИ-врача», интеллектуального ассистента для нашей телемедицинской клиники. Предстоит с нуля построить агентную экосистему, которая автоматизирует сбор анамнеза, саммаризацию медкарт, драфтинг заключений и согласование назначений по ДМС. Это решение позволит врачу делегировать рутину и сосредоточиться на лечении, а не на бюрократии. Принцип «ИИ драфтит — врач правит и подписывает» превращает каждое исправление эксперта в готовый сигнал для дообучения модели, создавая уникальную для медицинской сферы петлю улучшения качества.

⚙️Стек технологий: Python 3.13+, FastAPI, PostgreSQL, MLflow, LangGraph, OpenAI, Celery, RabbitMQ, Kafka, Docker, k8s, flake8, mypy, pytest.

Чем предстоит заниматься:

• Определять и развивать архитектуру ML/LLM-агентных систем продукта, принимать и документировать ключевые технические решения
• Проектировать инфраструктуру вокруг агентов (harness): оркестрация, маршрутизация, управление контекстом и памятью, вызов инструментов, отказоустойчивость, трейсинг
• Проектировать и развивать самообучающийся контур: сбор ошибок из продакшена, пополнение датасетов оценки, регрессионное тестирование, контролируемая выкатка улучшений
• Отвечать за качество моделей: эталонные наборы, метрики точности, автоматические гейты качества в CI, мониторинг деградации в проде.
• Отвечать за производительность и экономику решения: нагрузка, latency, стоимость обработки обращения
• Обеспечивать соответствие требованиям по работе с персональными и медицинскими данными на уровне архитектуры (обезличивание, аудит решений, хранение)
• Проводить код-ревью и дизайн-ревью, развивать middle ML-инженеров через наставничество и парное проектирование
• Представлять и защищать архитектурные решения перед CTO и продуктовой командой

Что для нас важно:

• Опыт в роли ML-инженера от 4 лет
• Опыт запуска в production масштабных и сложных ML / LLM-решений
• Опыт реализации моделей классического ML (Scikit-learn, CatBoost)
• Глубокое понимание архитектуры современных LLM и мультимодальных моделей
• Опыт промышленного использования inference-фреймворков: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp
• LLMOps Воспроизводимость системы, бенчмарки и регрессионное тестирование
• Опыт дообучения трансформеров (LoRA, QLoRA, SFT) — DPO / RLHF будет плюсом
• Современный LLM-стек: уверенное понимание RAG, agentic-loop, agent harness, multi-agent систем, MCP
• Знание теории вероятностей, опыт проведения и оценки A/B тестов
• Опыт разработки и настройки guardrails для LLM-систем
• Уверенное владение Python и асинхронными фреймворками, такими как FastAPI
• Умение писать тесты (pytest)
• Опыт работы с асинхронными задачами (RabbitMQ, Celery, Kafka)
• Контейнеризация Владение инструментами контейнеризации (Docker)
• Знание стандартов качества кода (Flake8, mypy)
• Навыки настройки CI/CD-процессов и базовая работа с k8s

Будет плюсом:

• Будет плюсом опыт в MedTech / Healthcare, NLP на медицинских текстах и работе с чувствительными данными

• Опыт разработки самообучающихся агентов (self-harness)

У нас в команде:

• Ежегодный отпуск продолжительностью 28 календарных дней
• Формат работы на выбор: удаленный, гибрид или офис
• ДМС «Лучи» для тебя и твоих несовершеннолетних детей через 3 месяца после начала работы + доступ к виртуальной клинике с первого дня работы
• Скидка на подключение к ДМС «Лучи» для родственников
• Страхование от несчастных случаев после трех месяцев работы
• Страховой полис выезжающего за рубеж (ВЗР) для тебя и двух твоих родственников после трех месяцев работы
• Помощь в значимых для тебя событиях
• Корпоративная программа лояльности BestBenefits

❤️ Ты будешь частью большого социально значимого дела. Мы реализуем амбициозную задачу — меняем рынок страхования и здравоохранения, действительно помогаем людям, и у нас это отлично получается.

И у тебя получится!

Обязанности:

• Подбирать, обучать и дообучать модели распознавания и синтеза речи (ASR/TTS), а также speech-to-speech модели для голосовых AI-сервисов банка.

• Развивать качество работы моделей на казахском и русском языках: учитывать смешанную речь, банковскую терминологию, имена, суммы и шумные условия.

• Проектировать голосовые диалоги в реальном времени: потоковую обработку аудио, определение конца реплики, обработку перебиваний и full-duplex взаимодействие, при котором агент одновременно слушает пользователя и отвечает ему.

• Готовить речевые датасеты: очищать и размечать аудио, формировать обучающие и тестовые выборки, проводить эксперименты и анализировать ошибки моделей.

• Интегрировать речевые модели с голосовыми агентами на LiveKit Agents или аналогичной платформе, backend-сервисами и мобильными каналами банка.

• Оптимизировать качество и скорость ответа, потребление GPU и устойчивость сервиса при одновременных голосовых сессиях.

• Готовить модели и голосовые сервисы к промышленной эксплуатации в защищённом контуре банка.

Требования:

• Уверенное владение Python и PyTorch.

• Практический опыт обучения или fine-tuning речевых моделей, а не только интеграции готовых облачных ASR/TTS API.

• Обязательный опыт работы с LiveKit Agents / LiveKit Server либо аналогами для потоковых голосовых приложений.

• Понимание архитектур ASR, TTS и speech-to-speech, методов подготовки аудиоданных и оценки качества речевых моделей.

• Опыт работы со streaming inference, VAD, turn detection, endpointing и обработкой перебиваний (barge-in).

• Понимание особенностей full-duplex диалога, включая одновременную речь пользователя и агента.

• Опыт вывода ML-моделей в production: разработка API, Docker, мониторинг, профилирование и оптимизация инференса на GPU.

• Умение строить воспроизводимые эксперименты и находить баланс между качеством модели, задержкой ответа и стоимостью вычислений.

Будет преимуществом:​​​​​​​

• Опыт обучения речевых моделей для казахского языка и работы с переключением между казахским и русским языками в одной реплике.

• Практический опыт с full-duplex speech-to-speech моделями.

• Опыт развёртывания речевых моделей on-premise и работы с чувствительными данными в регулируемой среде.

​​​

IRBIS – это группа компаний, основным видом деятельности которой является оптово-розничная реализация нефтепродуктов. В состав группы также входит 6 бизнес направлений, среди которых перевозка опасных грузов, бункеровка судов, общественное питание и др.

Сегодня ГК IRBIS работает в 45 регионах РФ, в штате компании более 2000 человек.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и внедрять AI-решения для автоматизации бизнес-процессов компании.
• Создавать MCP-серверы и интегрировать ИИ с 1С, API, базами данных и другими корпоративными системами.
• Строить RAG-системы, корпоративные базы знаний и интеллектуальный поиск по внутренним данным.
• Автоматизировать распознавание и обработку документов: PDF, сканы, таблицы, договоры, счета, заявки и другие документы.
• Создавать AI-агентов и сценарии автоматизации, которые взаимодействуют с корпоративными системами.
• Работать с облачными AI-сервисами и локальными LLM, подбирать оптимальную технологию под конкретную задачу.
• Быстро создавать прототипы и самостоятельно доводить успешные решения до промышленной эксплуатации.
• Оказывать техническое содействие и поддержку развитию ИИ-инициатив компании: помогать подразделениям оценивать идеи, проверять гипотезы и превращать их в работающие решения.
• Помогать разработчикам и подразделениям внедрять AI-инструменты в существующие процессы.
• Обеспечивать безопасность, стабильность и качество внедряемых AI-решений.

Требования:

• Практический опыт внедрения LLM-решений в production.
• Сильный Python, REST API, SQL, Git, Docker, Linux.
• Практический опыт работы с MCP, RAG, embeddings, vector databases, AI Agents.
• Опыт работы с облачными LLM/API и развертывания локальных LLM.
• Опыт OCR / Intelligent Document Processing.
• Опыт интеграции AI с корпоративными системами и базами данных.
• Опыт интеграции с 1С будет серьезным преимуществом.
• Понимание вопросов информационной безопасности и защиты корпоративных данных при использовании AI.
• Преимуществом будет знание: Qdrant/pgvector/Milvus, LangChain/ LangGraph, LlamaIndex, n8n, Ollama/vLLM, multimodal-модели, Fine-tuning/ LoRA, инструменты оценки качества RAG/LLM.

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ
• Достойная заработная плата по итогам собеседования
• ДМС после года работы
• График работы 5/2 с 8:00 до 17:00
• Место работы: А.Кутуя 86В