Просмотр вакансии

Наш стек:

• Python (FastAPI / Flask), SQL/noSQL DBMS
• LLM/GenAI: OpenAI / Anthropic API или open-source модели
• Фреймворки: LangGraph, LlamaIndex, Langfuse
• Векторные БД: Qdrant / FAISS
• Инфраструктура: Docker, Kubernetes, CI/CD, Celery/RabbitMQ/Kafka

Чем предстоит заниматься:

• Работать с фичекомандами в масштабируемом Scrum (LeSS)
• Разрабатывать и внедрять GenAI/LLM-решения в продуктовые сервисы банка во все домены
• Оценивать и улучшать качество моделей (метрики, тесты, итерации)
• Строить backend для AI-функциональности и интеграции с внешними системами
• Развивать RAG-пайплайны
• Реализовывать агентные сценарии (multi-step, tool calling, memory, knowledge mapping, SGR)
• Обеспечивать стабильность сервисов: мониторинг, инциденты, performance
• Формировать бэклог и помогать командам доставлять ценность

Что мы ждем:

• 3+ года опыта в DS / ML / GenAI / backend-разработке (или сильные production-кейсы в AI)
• Глубокое знание Python и современных backend-фреймворков
• Практический опыт с LLM: prompt engineering, embeddings, LLM API/SDK, AI agents
• Опыт построения RAG-пайплайнов и работы с векторными БД
• Понимание backend-архитектуры и распределённых систем (очереди, сервисы, интеграции)
• Опыт доведения решений до production (Docker, API, логирование)

Будет плюсом:

• Навыки коммуникации: формулировать постановку, фиксировать гипотезы, демонстрировать результат, работать с требованиями
• Опыт применения evaluation-подходов (RAGAS, DeepEval или аналоги)
• Опыт работы в финтехе или среде с высокими требованиями к безопасности