ML Engineer

Мы строим экосистему цифровых помощников на базе open-source LLM/VLM. Наши AI-агенты не просто «болтают», а автоматизируют бизнес-процессы клиентов — от автоматизации процессов до интеллектуального анализа данных. Мы ищем в команду ML Engineer’а, который построит надёжную и масштабируемую платформу для развёртывания и мониторинга наших AI-агентов и мультиагентских систем.
Чем предстоит заниматься
Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов.

Вместе с нами тебе предстоит:

• Проектировать и внедрять AI-агентов для конкретных бизнес-задач банка
• Развитие GenOps-платформы — участвовать в создании selfсервисных бэкендсервисов (REST/gRPC), которые позволят датасайентистам и бизнеспользователям быстро разворачивать и настраивать агентов без погружения в инфраструктуру.
• Организация мониторинга качества — выстраивать систему оценки работы агентов: от метрик качества генерации (ответы, галлюцинации) до бизнеспоказателей (точность, скорость выполнения задач).
• Проведение code-review, рефакторинг и оптимизация кода;
• Написание unit-тестов;
• Обеспечение высокой доступности и масштабируемости систем на основе LLM

• Знание Python, FastAPI, aiohttp, aiokafka;
• Понимание основ алгоритмов и структур данных;
• Опыт работы с брокером сообщений (Kafka, RabbitMQ);
• Умение работать с асинхронным/многопоточным кодом;
• Обязательно опыт работы с фреймворками для разработки приложений на базе LLM-моделей (llamaindex/langgraph/langchain/haystack)
• Знание метрик оценки качества (BLEU, ROUGE, BERTScore и пр), подходов к выявлению галлюцинаций.
• Приветствуется опыт FullStack разработки, опыт взаимодействия с фронтенд-разработчиками в части передачи API, опыт верстки по макетам;

Стек:
Python, FastAPI, langchain/llamaindex/langgraph/haystack
k8s, docker, S3, postgres
Опыт работы с векторными и графовыми БД.