AI/LLM инженер (Python, Figma)

Мы ищем инженера, который будет напрямую работать с командой клиента: погружаться в процессы конкретного подразделения, выявлять задачи, где технологии и AI могут дать заметный эффект.

Ты будешь самостоятельно проектировать, разрабатывать и внедрять решения. Первые проекты связаны с финансовыми подразделениями крупных компаний, поэтому особенно ценен опыт работы с бизнес-процессами, данными и внутренними системами.

Чем предстоит заниматься:

• погружаться в процессы, данные и бизнес-логику клиентского подразделения;

• общаться с заказчиками и пользователями, уточнять потребности и формулировать техническое решение;

• быстро проектировать, разрабатывать и внедрять небольшие AI- и software-решения: агенты, автоматизации, интеграции, внутренние сервисы;

• работать с API, базами данных и внутренними системами клиента;

• самостоятельно реализовывать MVP решения;

• использовать LLM, RAG, tool calling, MCP и AI coding tools там, где это оправдано задачей;

• проверять решение вместе с пользователями и дорабатывать его по обратной связи;

• выделять повторяемые сценарии и решения, которые можно масштабировать на другие процессы и проекты.

• опыт работы с заказчиком, бизнес-пользователями или внутренними стейкхолдерами: discovery, сбор требований, разбор процессов, solution consulting, аналитика или похожий формат;

• умение задавать вопросы, быстро погружаться в незнакомый процесс и находить реальную проблему за исходным запросом;

• сильная инженерная база: backend или fullstack-разработка;

• коммерческий опыт разработки на Python, JavaScript / TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go или другом современном языке не менее 3х лет;

• опыт API, интеграций, баз данных и архитектуры приложений;

• опыт уже реальных внедренных AI/LLM или automation-решений, которыми пользовались сотрудники или клиенты;

• практический опыт с AI-агентами, RAG, tool calling или LLM-based интеграциями;

• способность самостоятельно пройти путь от разговора с пользователем до работающего решения.

Будет плюсом:

• опыт в роли business/system analyst, solution engineer, technical consultant или presale engineer;

• AI Security: защита от промт-инжектинга, деперсонализация данных;

• Docker, CI/CD, cloud;

• опыт запуска пилотов и MVP для внешних заказчиков;

• опыт работы с финансовыми подразделениями.

• работу напрямую с реальными бизнес-задачами клиентов;

• возможность видеть эффект своей работы сразу в конкретном процессе;

• высокую самостоятельность: от discovery до реализации;

• современный AI-native стек и свободу в выборе технического подхода;

• возможность создавать решения, которые затем можно масштабировать на другие команды и клиентов.
  
  P.S. В сопроводительном письме просим кратко описать одно AI/automation-решение, которое вы лично внедрили: для кого оно было, что вы сделали сами и используется ли оно сейчас?

Чем предстоит заниматься:

• Разработкой и поддержкой backend-сервисов на Python для интеграции AI-агентов и RAG-систем.
• Реализацией агентных пайплайнов на базе LangChain / LangGraph: проектирование многошаговых сценариев, управление состоянием, вызов инструментов.
• Интеграцией LLM в бизнес-процессы: prompt engineering, structured output, function calling, обработка ошибок.
• Работа с корпоративными данными:
• - построение RAG-систем (документы, метрики, BI-контекст);
• - генерация и валидация SQL-запросов на основе метаданных;
• - взаимодействие с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL).
• Подготовкой решений к внедрению: участие в адаптации архитектуры под клиентскую инфраструктуру, настройка CI/CD, документирование контрактов и требований к окружению.
• Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы.

Здорово, если у тебя есть:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет, уверенные навыки работы с FastAPI или аналогами.
• Практический опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API (prompt engineering, function calling, structured output).
• Уверенное знание SQL: написание сложных запросов, понимание планов выполнения, работа с аналитическими БД (ClickHouse, PostgreSQL и пр.).
• Базовое понимание принципов проектирования микросервисов, опыт работы с Docker, участие в настройке CI/CD.
• Аналитическое мышление: умение переводить бизнес-требования в технические решения, понимание логики BI-систем.

Будет плюсом:

• Опыт быстрого прототипирования UI для демо (Streamlit, Gradio, простой React/Next.js)
• Навыки визуализации данных и процессов (например, отображение chain-of-thought, SQL-логики, графиков).
• Знание Airflow, Spark или других инструментов data engineering.
• Опыт в предметных областях: retail, CIB, risk, compliance.
• Понимание XAI, feature importance, интерпретируемости моделей.

Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации документооборота и закупок, задач безопасности и кибербезопасности, а также оптимизации процессов службы инкассации. Наша команда решает задачи обработки естественного языка в банковском секторе, сочетая скорость классических NLP-методов с гибкостью AI-агентного подхода. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и работать над интересными атомарными задачами — от прототипа до передачи решения заказчику.

• Работать с AI-агентами и ассистентами на базе LangChain/LangGraph

• использовать RAG-подходы для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных

• применять классические методы NLP (TF-IDF, BM25, векторизация текста, легкие классификаторы) для оптимизации скорости и стоимости решений

• использовать Python, PyTorch и Hugging Face Transformers для разработки и доработки ML/NLP-моделей

• применять SQL для работы с данными и подготовки датасетов

• оценивать качество моделей и пайплайнов с помощью автоматических, безреференсных метрик и LLM-as-a-judge

• участвовать в подготовке демо-стендов и презентации решений заказчикам.

• Знание Python на уверенном уровне

• знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем

• знание векторных баз данных (FAISS, Qdrant и аналогов)

• знание основ классического NLP: TF-IDF, BM25, векторизация текста

• знание архитектуры transformers (encoder-only, decoder-only) и принципов их дообучения (PEFT, SFT)

• знание PyTorch и Hugging Face Transformers; рассматриваем коммерческий опыт, pet-проекты, учебные проекты, хакатоны и стажировки

• знание SQL и умение оценивать качество моделей, аргументируя выбор метрик.

Будет плюсом:

• Опыт построения поисковых пайплайнов с реранкерами (cross-encoders)

• опыт работы с многоагентными системами и продвинутыми паттернами оркестрации

• опыт создания демо-стендов с использованием Streamlit или Gradio

• понимание принципов оптимизации LLM для инференса

• опыт работы с Hadoop/Spark

• английский язык на уровне чтения технической документации и статей по ML.

• Комфортный офис в Москве

• офисный формат работы на Кутузовском пр.32

• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)

• ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний

• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа

• дисконт-программы от компаний-партнеров

• бесплатный фитнес на территории работодателя

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких

• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.