Просмотр вакансии

Сегодня 23-07-2026 19:14
23.07.2026, 18:07

Аналитик/Разработчик AI

Работодатель: Лига Цифровой Экономики

Лига Цифровой Экономики

Город: Москва
Занятость: Полная, 5/2
Опыт работы: От 1 года до 3 лет

Проект банка Топ-3. AI-ассистент, работающий в виде чата. Поверхность для внутренних данных и утилит: 10+ tools, RAG, надёжный Text2SQL, саммари логов, виджеты приложение.
Используется LLM, LangGraph BigTool и собственный валидационный датасет.

Твои задачи:

  • Разрабатывать и внедрять MCP-решения
  • Создавать и запускать MCP-сервера на Python (Model Context Protocol)
  • Делать интеграции с банковской инфраструктурой
  • Обеспечивать взаимодействие с core-системами банка через REST API, Kafka и PostgreSQL
  • Разрабатывать RAG-системы
  • Проектировать и реализовывать Retrieval-Augmented Generation конвейеры
  • Создавать логику взаимодействия автономных агентов и управление их поведением
  • Делать эксперименты с LLM
  • Тестировать различные подходы к использованию больших языковых моделей, включая тонкую настройку инференса
  • Промпт-инжиниринг: Разрабатывать, тестировать и оптимизировать промпты для достижения стабильно высокого качества ответов модели

Что мы ждем от тебя:

  • Python: Опыт коммерческой разработки от 3 лет, уверенное владение асинхронным программированием и async-сервисами

  • MCP (Model Context Protocol): Практический опыт разработки как серверов, так и клиентов MCP

  • Базы данных: Глубокое знание SQL и навыки оптимизации сложных запросов (PostgreSQL)

  • Уверенная работа с Git, Docker, интеграция по API

  • Владение инструментами экосистемы Python: mcp, FastAPI, LangChain

  • Принципы работы LLM: Чёткое понимание механик работы языковых моделей и влияния структуры промпта на результат

  • Промпт-инжиниринг: Знание и практическое применение продвинутых техник промптинга (CoT, Few-shot, ReAct и др.)

  • Метрики качества: Понимание методологии оценки ответов LLM и умение применять релевантные метрики для валидации гипотез

  • Аналитика: Навыки обработки и анализа данных с помощью Python, знание базовой статистики для проверки гипотез

Будет плюсом:

  • Опыт построения агентных систем с использованием фреймворков LangGraph, LangChain, GigaChain или их аналогов
  • Наличие реализованных проектов в продакшене с применением langgraph для управления сложными диалоговыми сценариями

Что мы обеспечиваем:

  • Внутренние семинары, митапы, мы очень любим учиться новому
  • ДМС со стоматологией для сотрудников и скидку на покупку ДМС для ближайших членов семьи
  • Технику для комфортной работы
  • Сессии профессионального развития персонала, результатом которой является план индивидуального развития каждого сотрудника

Адрес: Москва, улица Вавилова, 19

 

Откликнуться на вакансию

Дата
23.07 26.07
USD
2.8909 2.8853
EUR
3.2969 3.2928
RUB
3.6842 3.6854
CNY
4.2753 4.2753
CHF
3.5567 3.5418
GBP
3.8651 3.8581
PLN
7.6111 7.6129
Минск
Ночью: °C
Утром: °C
Днем: °C
Вечером: °C

Сейчас: Скорость ветра: 5-7 м/c Атм. давление: 758 мм.рт.ст Влажность: 90%

Спецпредложения