О компании

Agrobank — один из крупнейших банков Узбекистана, проходящий масштабную цифровую трансформацию.

Мы развиваем AI-направление и создаём решения на базе LLM для автоматизации процессов и запуска новых продуктов. В банке формируется современная технологическая экосистема, где данные и AI становятся ключевым драйвером развития.

О роли

Ищем Middle Machine Learning Engineer (NLP) в AI Tribe для разработки production-ready AI-решений.

Вы будете работать над реальными продуктами: чат-системами, виртуальными помощниками и внутренними AI-сервисами банка — от прототипа до промышленной эксплуатации.

Обязанности:

  • Разработка и развитие NLP/LLM-решений для автоматизации call центра и агропроектов банка.
  • Разработка чат-систем и виртуальных помощников на базе LLM для внутренних и внешних пользователей.
  • Проектирование и реализация production-ready multi-agent систем для помощи агрономам, агентам и сотрудникам банка.
  • Разработка RAG-подходов: подготовка базы знаний, настройка поиска, работа с embeddings и vector DB.
  • Настройка prompt engineering и логики диалогов для повышения качества ответов AI-систем.
  • Разработка guardrails для защиты LLM-систем от prompt injection, jailbreak и некорректного поведения модели.
  • Интеграция ML/NLP-сервисов с внутренними системами банка через API.
  • Деплой ML/LLM-решений в on-premise или cloud-инфраструктуре.
  • Контроль качества работы моделей: тестирование, анализ ошибок, улучшение точности и стабильности ответов.
  • Участие в выборе архитектурных решений и развитии AI-продуктов банка.

Требования:

  • Опыт работы в Machine Learning / NLP от 2 лет.
  • Уверенное владение Python и опыт написания production-ready кода.
  • Практический опыт работы с PyTorch.
  • Опыт разработки NLP-решений: классификация текстов, извлечение сущностей, semantic search, чат-боты или диалоговые системы.
  • Понимание принципов работы LLM, embeddings, transformer-based моделей.
  • Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для разработки LLM-приложений.
  • Опыт работы с Docker и базовое понимание деплоя ML-сервисов.
  • Опыт работы с vector DB или embedding-based search.
  • Понимание подходов к оценке качества NLP/LLM-систем.
  • Умение работать с неструктурированными текстовыми данными.
  • Английский язык на уровне чтения технической документации.

Будет плюсом:

  • Опыт работы с SQL и реляционными базами данных.
  • Опыт настройки CI/CD для ML/Backend-сервисов.
  • Опыт разработки RAG-систем.
  • Опыт работы с open-source LLM.
  • Опыт деплоя моделей в on-premise-инфраструктуре.
  • Опыт оптимизации inference по скорости, стоимости и стабильности.
  • Опыт построения multi-agent систем.
  • Опыт разработки guardrails и механизмов защиты LLM-систем.
  • Опыт работы с cloud-инфраструктурой.
  • Опыт в fintech/banking или проектах с высокими требованиями к безопасности данных.

Условия:

  • Работа в одной из крупнейших финансовых организаций страны.
  • Участие в проектах по AI, автоматизации и управлению данными.
  • Возможность работать с современными подходами к построению AI и data-инфраструктуры.
  • Комфортный офис в центре Ташкента (библиотека, зоны отдыха, тренажёрный зал).
  • Бесплатный доступ к спортивному залу для сотрудников.
  • Формат работы: офис 5/2, график с 09:00 до 18:00.
  • Премии к государственным праздникам.
  • Ежегодный медицинский чекап и медицинский пункт на территории офиса.
  • Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально).