интегрированные системы управления

Senior AI/LLM Engineer (Python)

Мы развиваем Knowledge Space — корпоративную платформу для планирования, аналитики и создания прикладных бизнес-решений.

интегрированные системы управления · На сервисе с: 01.09.26 11:43

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

О роли

Мы развиваем Knowledge Space — корпоративную платформу для планирования, аналитики и создания прикладных бизнес-решений.

Сейчас мы формируем технологическую основу для системного использования генеративного ИИ: во внутренних процессах разработки, при создании решений для клиентов и непосредственно в продуктах Knowledge Space.

Ищем senior-инженера, который сможет не только быстро собирать AI-прототипы, но и превращать их в надежные, безопасные и повторно используемые решения. Это одна из ключевых ролей в формирующемся AI-направлении: специалист будет влиять на архитектуру, выбор моделей, инженерные стандарты и способы применения ИИ в продуктах и проектах компании.

Основные задачи

  • Проектировать и разрабатывать прикладные решения на базе LLM: AI-ассистентов, агентов, сервисы обработки документов, генерации конфигураций, кода, расчетов и аналитических материалов.
  • Превращать бизнес-кейсы и клиентские запросы в работающие MVP, а затем — в промышленные компоненты.
  • Проектировать контекст для LLM: системные инструкции, структуру знаний, память, правила загрузки контекста, декомпозицию задач и управление контекстным окном.
  • Создавать RAG-решения: ingestion, chunking, metadata filtering, hybrid search, embeddings, reranking, contextual retrieval и контроль ссылок на источники.
  • Разрабатывать AI-агентов и агентные workflows с использованием tool calling, structured outputs, skills, memory и human-in-the-loop.
  • Создавать MCP-серверы и MCP-клиенты для интеграции AI-систем с внутренними API, базами данных, репозиториями, документацией и инструментами разработки.
  • Проектировать безопасные инструменты для чтения и изменения данных: разграничение прав, подтверждение критичных операций, аудит и ограничение автономности агентов.
  • Сравнивать зарубежные, российские и локально развернутые модели по качеству, скорости, стоимости, безопасности и ограничениям использования.
  • Разрабатывать систему LLM Evals: тестовые наборы, автоматические и экспертные проверки, регрессионное тестирование, метрики качества, latency и стоимости.
  • Выполнять fine-tuning и адаптацию моделей — SFT, LoRA/QLoRA и другие подходы — в случаях, когда это подтверждено результатами экспериментов.
  • Настраивать observability AI-систем: трассировку запросов и вызовов инструментов, мониторинг ошибок, стоимости, качества и потребления токенов.
  • Совместно с информационной безопасностью, юристами и архитекторами формировать корпоративный контур использования внешних AI-провайдеров.
  • Разрабатывать стандарты AI-assisted development: правила подготовки репозиториев, структуры контекста, AGENTS.md/skills, шаблоны задач, проверки сгенерированного кода и воспроизводимые сценарии работы.
  • Консультировать продуктовые и проектные команды, проводить ревью архитектур и помогать командам запускать собственные AI-кейсы.
  • MCP является открытым стандартом интеграции AI-приложений с внешними источниками данных и инструментами. Поэтому от кандидата требуется не только знание конкретного SDK, но и понимание архитектуры hosts, clients, servers, tool schemas, авторизации и границ безопасности.

Ожидаемые результаты

В течение первых месяцев работы специалист должен:

  • сформировать целевую архитектуру использования LLM в компании;
  • создать сравнительный benchmark доступных моделей на реальных кейсах Knowledge Space;
  • запустить несколько прикладных AI-сценариев с измеримым эффектом;
  • подготовить базовый набор повторно используемых MCP-серверов и AI-компонентов;
  • внедрить подход к автоматической оценке качества и регрессионному тестированию;
  • определить технические правила безопасной работы с внешними и локальными моделями;
  • подготовить roadmap развития AI-платформы и агентных возможностей Knowledge Space.

Обязательные требования

  • От четырех лет коммерческого опыта в software engineering, ML engineering, data science или смежных областях.
  • Практический опыт создания LLM-решений, которые использовались реальными пользователями, а не только демонстрировались в виде прототипа.
  • Уверенная разработка на Python.
  • Опыт создания backend-сервисов и интеграций: REST API, JSON, SQL, асинхронная обработка, очереди, Git, Docker.
  • Понимание архитектуры современных LLM-приложений: prompts, structured outputs, tool calling, RAG, agents, memory.
  • Умение проектировать retrieval-пайплайн и объяснить влияние chunking, metadata, embeddings, hybrid search и reranking на качество.
  • Практический опыт интеграции LLM с внешними инструментами через function calling, plugins, MCP или аналогичный механизм.
  • Опыт создания тестовых наборов и измерения качества LLM-решений.
  • Понимание ограничений LLM: hallucinations, context degradation, nondeterminism, prompt injection, leakage и excessive agency.
  • Умение писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами и проводить code review.
  • Способность самостоятельно разобраться в бизнес-процессе, предложить архитектуру и довести решение до работающего результата.
  • Английский язык на уровне чтения технической документации и профессиональной коммуникации.

Будет преимуществом

  • Опыт разработки MCP-серверов и MCP-клиентов.
  • Опыт работы с Claude, OpenAI, Gemini, GigaChat, YandexGPT, Qwen, Llama, Mistral и другими моделями.
  • Опыт использования Claude Code, Codex, Cursor или других coding agents в промышленной разработке.
  • Опыт работы с LangGraph, LlamaIndex, LangChain, Semantic Kernel или собственными оркестраторами.
  • Опыт работы с Langfuse, Phoenix, OpenTelemetry, DeepEval, Ragas или аналогичными инструментами.
  • Опыт fine-tuning: SFT, LoRA/QLoRA, подготовка датасетов, оценка результата и развертывание адаптированных моделей.
  • Опыт локального inference с vLLM, TGI, Ollama или аналогичными решениями.
  • Знание векторных баз и поисковых технологий: pgvector, Qdrant, Milvus, OpenSearch, Elasticsearch.
  • Опыт работы с Kubernetes, CI/CD, GPU-инфраструктурой и MLOps.
  • Понимание требований к обработке персональных, коммерческих и конфиденциальных данных.
  • Опыт работы с enterprise-продуктами, аналитическими платформами, системами планирования или корпоративными базами знаний.
  • Наличие GitHub, технических статей, open-source-вкладов или демонстрационных проектов.

Мы не ищем

  • специалиста, который работал только с ChatGPT через пользовательский интерфейс;
  • чистого no-code-разработчика без опыта программирования;
  • кандидата, который оценивает LLM-решение исключительно по субъективному впечатлению от демонстрации;
  • исследователя, заинтересованного только в обучении моделей, но не в создании прикладных продуктов;
  • архитектора, который не готов самостоятельно писать код и собирать первые версии решений.

Что предлагаем

  • Возможность непосредственно влиять на AI-архитектуру корпоративной платформы.
  • Реальные enterprise-кейсы и доступ к продуктовым и проектным командам.
  • Возможность сравнивать различные модели и выбирать технологию исходя из результата, а не привязки к одному поставщику.
  • Задачи на стыке разработки, архитектуры, продуктов, безопасности и бизнес-консалтинга.
  • Возможность сформировать внутренние инженерные стандарты и в дальнейшем развивать AI-команду.
  • Доступ к необходимым моделям, API, вычислительным ресурсам и корпоративным данным в рамках согласованного безопасного контура.

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.