AI Engineer
Summary
Designs end-to-end AI systems (agents, LLM services with RAG, memory, tool calling) and embeds them into an enterprise stack while controlling latency, cost, and stability.
Обязанности:
- проектировать сквозную архитектуру AI-решений: AI-агентов и LLM-сервисов вместе с RAG, memory, tool calling и orchestration;
- встраивать AI в существующий enterprise-ландшафт с учётом текущих систем, стандартов и компонент платформы (ПКАП); выявлять гепы в их функционале и эскалировать запросы на развёртывание;
- совместно с Data Scientist и Product Owner выявлять, декомпозировать и документировать архитектурные и интеграционные требования; транслировать бизнес-требования в техническое решение;
- выбирать модели (проприетарные — например GigaChat, и open-source LLM), инфраструктуру и стек под конкретные ограничения и задачи; контролировать latency, стоимость inference и стабильность системы;
- совместно с корпоративными архитекторами (EA), экспертами кибербезопасности и командой сопровождения выбирать технические компоненты и проектировать интеграции; акцептовать либо аргументированно оспаривать решения Мастер-команды;
- самостоятельно собирать PoC и прототипы агентов и интеграций, разрабатывать reference-код и шаблоны для стандартизации и масштабирования; передавать прод-разработку команде.
- оконченное высшее образование;
- аналогичный опыт от 2-х лет;
- опыт проектирования сквозных (end-to-end) технических решений, декомпозиции и документирования требований;
- опыт создания архитектурных артефактов: диаграммы потоков и взаимодействий (например, C4), спецификации API, ADR;
- опыт проектирования LLM-сервисов и агентных систем: RAG (retrieval, чанкинг, векторные хранилища, реранкинг), memory, tool/function calling, оркестрация (в т.ч. multi-agent);
- понимание self-hosted inference (vLLM/TGI и аналоги), управления контекстом, выбора и эксплуатации векторных БД;
- опыт контроля эксплуатационных характеристик: latency, стоимость inference, стабильность; observability, eval-пайплайны, guardrails.
- глубокое понимание корпоративной архитектуры и умение встраивать AI с учётом существующих систем;
- опыт самостоятельной разработки PoC/прототипов агентов и интеграций, reference-кода и шаблонов с последующей передачей команде на продакшнизацию.
- оформление по ТК РФ с первого дня и все социальные гарантии;
- гибрид: 3 офис/ 2 удаленно;
- ДМС после испытательного срока;
- для работы предоставляем ноутбук, наушники, мышь, при необходимости – и другую технику;
- программы профессионального развития;
- оплачиваемое профессиональное обучение и сертификация;
- бонусы и бенефиты для наших сотрудников: подарки для детей, скидки у корпоративных партнёров.