#vacancy #AIEngineer #GenAI #LLM #RAG #Python #Remote #Poland #Lithuania #Georgia
Неизвестный работодатель · На сервисе с: 23.07.26 17:44
#vacancy #AIEngineer #GenAI #LLM #RAG #Python #Remote #Poland #Lithuania #Georgia
AI / GenAI Engineer (LLM & RAG) / Remote
О компании и продукте
IT-компания разрабатывает современные AI-решения для международных клиентов. Команда создает production-ready сервисы на базе LLM и Generative AI, интегрируя их в реальные бизнес-процессы.
Стек
Python, LLM, Generative AI, RAG, FastAPI, Flask, Django, Vector Search, Embeddings, APIs, Azure/AWS/GCP, CI/CD
Почему стоит рассмотреть
• Разработка AI-продуктов, которые выходят в production
• Проектирование RAG-архитектур и AI-сервисов
• Работа с LLM, агентными системами и генеративным AI
• Влияние на архитектурные решения и выбор технологий
• Международная команда, удаленный формат (локации ограничены)
Обязательно
• 4+ года коммерческой разработки на Python
• Практический опыт с LLM и Generative AI
• Опыт проектирования и реализации RAG pipelines
• FastAPI, Flask, Django или аналогичные backend-фреймворки
• Embeddings, Vector Search, интеграция API
• Azure, AWS или GCP
• Английский B2+
Полное описание, вилка и отклик
••••••••
По вопросам ••••••••
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.
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.
В твои задачи будет входить:
От кандидата мы ожидаем:
Будет большим плюсом:
Мы предлагаем:
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:
Требования:
Условия:
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.