Просмотр вакансии

Обязанности

• Реализовывать логику на Python, с использованием фреймворков (LangChain, LangGraph) для построения агентных систем, настраивать пайплайны взаимодействия с LLM (prompt engineering, tools, RAG);
• Оптимизировать запросы к LLM;
• Покрывать агентов и RAG пайплайны тестами и evals.
• Писать и оптимизировать промпты, шаблоны и tool-итерфейсы(prompt engineering).
• Интегрировать решений с core-системами банка (REST, Kafka), обеспечивать их взаимодействие и сквозную observability;
• Разрабатывать backend сервисы с асинхронным взаимодействием, интеграций с внутренними и внешними системами;
• Проектировать архитектуру приложений, пайплайнов обработки пользовательских запросов и мультиагентного взаимодействия (координация, планировщики, роли агентов);
• Принимать участие в написании инструкций для сопровождения, настраивать подключение к мониторингу и логированию;

Требования

• Глубокое знание python: asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest;
• Опыт работы с контейнеризацией (Docker); знакомство с Kubernetes н уровне пользователя;
• Понимание брокеров сообщений (Kafka)
• Опыт работы с LLM-фреймворками. Знание принципов работы библиотек LangChain, LangGraph;
• Понимание паттернов и антипаттернов разработки, SOLID, DDD, архитектурных принципов;
• Знание принципов построения REST API;
• Понимание основ RAG: chunking-стратегии, embeddings, vector store, практика prompt engeeneting (yaml, jinja)
• Знание принципов асинхронного программирования и умение применить на практике;
• Умение проектировать архитектуру решения приложения и обосновывать выбор технологий;
• Понимание бизнес-задач и умение переводить их в технические решения;
• Знание и понимание этапов релизного процесса.

Условия

• Стильный офис около м. Кутузовская;
• Интересные проекты с известными брендами;
• Возможность развиваться благодаря обучению;
• Ну и конечно же конкурентная заработная плата и премия;
• А также расширенный социальный пакет: ДМС, НС, ВЗР, корпоративные скидки и активную спортивную жизнь.