АЙСИ ГРУПП — холдинг, развивающий торговые сети и телекоммуникационную инфраструктуру в Крыму и Новороссии. Компании холдинга занимают ключевые позиции на рынках присутствия и формируют современную среду для жизни и бизнеса в регионах.
В аккредитованную ИТ компанию Холдинга приглашаем кандидатов на позицию Технический руководитель (технический лидер) команды разработки AI
Условия:
- Удалённый формат работы.
- Оформление в Аккредитованную ИТ компанию.
- График работы 5\2, с 9:00 до 18:00 по МСК.
- Размер заработной платы обсуждается индивидуально.
- Официальное трудоустройство, согласно ТК РФ.
- Интересные задачи, корпоративное обучение в рамках должности.
- Работа в крупной развивающейся компании.
- На старте возможны командировки в Симферополь.
Обязанности:
- Настроить guardrails: что агенту разрешено делать самостоятельно, где обязательна эскалация человеку, как логируется каждое действие
- Вести ревью кода и держать архитектурную дисциплину по мере роста команды до 8-10 человек
- Лично писать код сложных агентов - это играющий тренер, а не менеджер
- Разбирать ошибки и галлюцинации, точечно донастраивать RAG- и LLM-пайплайны
- Менторить команду, проводить воркшопы, транслировать практики работы с агентами
- Спроектировать архитектуру платформы агентов с нуля: слой инференса, шлюз к моделям, векторное хранилище, оркестрация, наблюдаемость
- Собрать переиспользуемый шаблон агента, чтобы каждый следующий не писался заново, а собирался из готовых компонентов
- В рамках развернутых моделей определить, что обрабатываем локально, а что уходит в API внешних LLM - по стоимости и требованиям безопасности
- Спроектировать управление памятью и состоянием агентов, интеграцию с внутренними системами через API и MCP
- Выстроить систему оценки качества: офлайн-метрики, llm-as-a-judge, human evaluation, регресс-проверки промптов перед релизом
Требования: - От 6 лет в разработке, из них 2-3 года в роли Lead или архитектора
- Успешные кейсы вывода LLM и RAG-решений в продакшн - не пилоты и не демо
- Экспертный Python: asyncio, FastAPI, Pydantic
- Глубокое понимание архитектуры автономных агентов: планирование, tool calling, память, состояние, мультиагентная координация
- Практический опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI или AutoGen
- Векторные БД (pgvector, Qdrant, Milvus), гибридный поиск, Advanced RAG: чанкинг, реранкинг
- Опыт разворачивания инференса (vLLM, TGI или аналоги) и понимание экономики токенов
- Способность работать без готовой инфраструктуры и принимать решения при неполных данных
- Опыт с MLE-задачами: дообучение моделей, LoRA, адаптация под домен
- Кастомизация ИИ-ассистентов разработчика: Claude Code, Cursor, Copilot