ML-инженер

🟡Задачи:

— Развивать AI harness / runtime layer для запуска и управления LLM-агентами.

— Интегрировать и оптимизировать SOTA LLM в production.

— Работать с фреймворками оркестрации, включая Multica, Paperclip, Symphony.

— Подключать и сопровождать SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие.

— Разрабатывать Python-сервисы и библиотеки для tool calling, execution pipelines, memory/context handling, logging, evaluation.

— Строить observability, guardrails, reliability и безопасное исполнение AI-агентов.

— Интегрировать AI-компоненты с внутренними системами и платформами Биржи. — Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, тестирование, production practices.

🟡Требования:

— Обязательное знание SOTA LLM: современные модели, tool/function calling, reasoning workflows, context management, cost/quality trade-offs.

— Практический опыт работы с agent orchestration frameworks, включая Multica, Paperclip, Symphony.

— Знание SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие современные tool ecosystems.

— Опыт создания production-grade AI/LLM systems.

— Понимание reliability, observability, security и evaluation для AI-решений.

— Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.

✅Будет плюсом:

— Опыт с LLMOps / MLOps / platform engineering.

— Опыт создания AI SDK, agent platforms или execution layers.

— Опыт с Kubernetes, CI/CD, observability stack.

— Опыт работы в финтехе или высоконагруженной enterprise-среде.