Middle AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту (Threat Intelligence)

Чем предстоит заниматься:

• Проектированием и разработкой AI-агентов в домене кибербезопасности (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno)
• Построением RAG-пайплайны и knowledge-base с интеграцией в корпоративные системы
• Решением задачи NLP: классификация, суммаризация, NER, семантический поиск, кластеризация.
• Разработкой и оптимизацией промпты
• Написанием поддерживаемого, читаемого кода в рамках разработки AI-агентов (Python 3.10+)
• Участием в разработке на всех этапах жизненного цикла AI/ML (от предобработки данных до деплоя и мониторинга в проде)
• Выводом GenAI-приложения в прод совместно с DevOps-командой

Что для нас важно:

• 2+ года разработки на Python
• Опыт создания агентов на современных фреймворках (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata).
• Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.д)
• Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.)
• Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI)
• Сильный prompt engineering + chain/tool/function calling
• Опыт работы с векторными БД (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.)
• Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги)
• Опыт работы с Linux, Git, Docker, умение упаковать своего агента в контейнер

Мы ждем, что ты (soft skills):

• Быстро осваиваешь новые технологии — разбираешься в новом фреймворке за дни, а не недели
• Умеешь приоритизировать задачи в условиях неопределённости
• Не боишься экспериментировать и предлагать решения

Что нам также важно, но можем рассмотреть кандидатов и без этого:

• Опыт в сфере информационной безопасности
• Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.)
• Опыт обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в генерируемых ответах LLM
• Опыт реализации мер по RAG-Security (RBAC на уровне чанков, маскирование PII)
• Опыт работы с self-hosted моделями

Мы предлагаем: