AI Engineer в команду экспериментальных финтех‑проектов (Kotlin)
Posted Updated 8
views
Summary
AI Engineer on Yandex's experimental fintech team builds a financial service powered by AI agents: designing agent scenarios, integrating LLMs with backend services and the mobile app, evaluating agent quality, and quickly shipping and scaling MVPs. Requires 5+ years of commercial development; Kotlin/Java backend is a plus.
Команда экспериментальных финтех‑проектов создаёт финансовый сервис на базе AI‑агентов. Мы ищем AI Engineer с опытом коммерческой разработки от пяти лет. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска.Разработка AI-агентов
Вы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей. Интеграция языковых моделей
Вы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением. Оценка качества
Вы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность. Проверка гипотез
Вы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта. Разработка с применением AI‑инструментов
Вы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры * Работали с LLM и создавали решения на их основе * Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов * Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации * Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы * Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата * Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования* Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации * Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов * Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий * Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы * Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой * Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры
Вы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей. Интеграция языковых моделей
Вы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением. Оценка качества
Вы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность. Проверка гипотез
Вы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта. Разработка с применением AI‑инструментов
Вы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода. Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры * Работали с LLM и создавали решения на их основе * Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов * Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации * Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы * Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата * Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования* Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации * Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов * Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий * Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы * Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой * Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры