Архитектор AI-агентов, нефтегаз

Мы в поиске практикующего Архитектора AI-агентов для проектирования и внедрения передовых систем агентного ИИ. Эти системы представляют собой набор автономных инструментов под управлением главного агента для поддержки сложного технического принятия решений в промышленности.

Это роль для высокоэффективного индивидуального исполнителя, способного самостоятельно создавать полноценные интеллектуальные агенты. Они интерпретируют текстовые запросы и генерируют точные, контекстно-зависимые результаты, взаимодействуя со структурированными и неструктурированными данными, API и аналитическими системами.

Проект: получение данных из отчетов бурения, в том числе их нормализация и обработка. Построение ML моделей для прогнозирования производительности скважин, а также разработка приложения для визуализации и работы с моделью.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и разрабатывать фреймворк многоАгентного ИИ, где автономные агенты координируются для решения предметных технических задач.
• Использовать LLM, NLP и инструментальное мышления для автоматизации извлечения данных, анализа и генерации инсайтов.
• Создавать агенты, способные интегрироваться с инженерными инструментами, симуляторами, базами данных и источниками знаний.
• Взаимодействовать с экспертами для соответствия поведения агентов техническим требованиям и ограничениям.
• Внедрять защитные механизмы для обеспечения точности, отслеживаемости и надежности выходных данных ИИ.
• Постоянно оптимизировать промпты, оркестровку агентов и производительность в реальных условиях.

Для нас важно:

• Готовность к заграничной командировке (Кувейт, 1–2 месяца в начале проекта).
• Опыт работы от 6-ти лет.
• Хороший английский язык.
• Подтвержденный опыт построения архитектур Агентного ИИ с использованием фреймворков (LangChain, AutoGen, CrewAI) или кастомных стеков.
• Глубокие знания в LLM-based NLP, промпт-инженерии и контекстно-зависимом анализе.
• Продвинутое программирование на Python и опыт развертывания AI-решений в облачных или контейнеризированных средах.
• Умение работать с API, моделями данных и внешними инструментами в сложных системах.
• Способность работать независимо с минимальным контролем в межфункциональной среде.

Будет плюсом:

• Опыт в промышленных областях: энергетика, машиностроение, тяжелое проектирование.
• Понимание векторных баз данных, графов знаний и RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Знакомство со средами разработки Azure или AWS.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.