AI Engineer

• возможность работать над задачами для крупнейшего банка, применять свои знания и развивать экспертизу;
• современный стек технологий.

• проектировать и разрабатывать AI‑агентов, которые помогают системным аналитикам: разбирать требования, формализовать фичи, строить сценарии/диаграммы, готовить спецификации;
• интегрировать агентов с рабочими системами аналитиков: Confluence/Notion, Jira/YouTrack, UML/диаграммные инструменты, репозитории API‑спецификаций;
• строить пайплайны обработки данных: собирать требования, тикеты, спецификации, диаграммы, протоколы встреч; очищать и готовить для обучения/настройки моделей;
• разрабатывать и настраивать RAG/knowledge‑base на основе документации, бизнес‑процессов, архитектурных описаний, стандартов компании;
• проектировать промпты, роли и инструменты для агента: генерировать и рефакторить требования, user stories, use‑cases, API‑контракты, схемы БД;
• оркестрировать LLM и инструменты: вызывать внешние API, получать доступ к БД, искать по базе знаний, генерировать артефакты (Markdown, UML, OpenAPI и т.п.);
• определять и измерять метрики качества агента: полноту и точность извлеченных требований, согласованность артефактов, снижение ручной работы аналитиков;
• мониторить и улучшать поведение агентов в боевых сценариях: анализировать ошибки, снижать галлюцинации, оптимизировать стоимость и время отклика;
• совместно работать с системными аналитиками: описывать их процессы в виде сценариев для агента, настраивать фидбэк и итеративно улучшать решения.

• опыт работы в роли AI Engineer/ML Engineer/Python ML от 1,5 лет;
• опыт работы с Python (продвинутый уровень);
• хорошее знание Linux;
• опыт работы с LangChain/LangGraph (или написания агентных пайплайнов, умение оптимизировать их качество);
• глубокий опыт работы с LLM API;
• опыт работы с vLLM или SGlang;
• знание современных систем контейнеризации и инструментов DevOps (Docker, Kubernetes);
• понимание стратегий планирования (ReAct, Plan-and-Execute);
• опыт работы с векторными БД (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector);
• умение работать с брокерами сообщений;
• опыт работы с FastAPI или Django (для создания API под агентов, вебхуков, панелей управления);
• опыт работы с RAG-системами;
• понимание процессов SA: сбор и формализация требований (user stories/use cases, acceptance criteria); процессное и системное моделирование (BPMN 2.0, UML - use case/sequence); проектирование интеграций с помощью REST API и брокеров сообщений; опыт работы с SQL.

Что мы предлагаем?

• Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.

• Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.

• Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.

• Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).

• Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.

• Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.

Наши офисы:

• Москва (БЦ “Башня Империя”, 50 этаж),

• Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),

• Казань (Н. Ершова, 76/1),

• Ростов-на-Дону (Текучева, 246),

• Нижний Новгород (ул. Новая, 28, коворкинг "VMESTE"),

• Самара (IT парк Монте Роза).

Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.