Мы создаем единую платформу для разработки и эксплуатации AI-агентов. Продукт, который позволит командам компании и внешним клиентам быстро создавать интеллектуальных ассистентов с соблюдением всех требований безопасности и регуляторов.
Чем предстоит заниматься:
- Выявлять и анализировать бизнес-требования от внутренних заказчиков и внешних клиентов, переводить их в системные и функциональные требования.
- Проектировать сценарии использования AI-агентов для разных продуктов компании.
- Разрабатывать спецификации взаимодействия между компонентами платформы и смежными системами, создавать sequence-диаграммы, описывать API-контракты (REST, асинхронное взаимодействие).
- Участвовать в архитектурных обсуждениях: помогать команде принимать решения по интеграциям, хранению данных, очередям.
- Ставить задачи разработчикам и тестировщикам, сопровождать на всех этапах жизненного цикла.
- Описывать требования, эксплуатационную документацию, инструкции для пользователей.
- Локализовать дефекты и проблемы, читать логи, понимать поведение системы, помогать команде быстро находить корень проблем.
- Проводить демонстрации и презентации для заказчиков, консультировать и обучать пользователей.
- Участвовать в выводе релизов и сдаче-приемке продукта.
Требования:
- Понимание клиент-серверной архитектуры и микросервисных приложений.
- Понимание, как работают AI-агенты, как устроены LLM, что такое RAG, как агент принимает решения, как взаимодействует с внешними инструментами.
- Знание принципов работы и устройства NLP-моделей.
- Умение проектировать взаимодействие сервисов, создавать sequence-диаграммы, описывать REST API.
- Знание SQL (PostgreSQL) на уровне уверенного написания запросов, понимание принципов нормализации и проектирования БД.
- Понимание разницы между синхронным и асинхронным взаимодействием, знакомство с системами очередей (Kafka) на уровне общих принципов.
- Умение читать код (Java или Python) для понимания логики и интеграций.
- Знание основ Kubernetes.
- Умение читать логи, анализировать по ним поведение системы, помогать локализовать проблемы.
- Понимание процесса тестирования ПО (unit, интеграционное, нагрузочное) и своей роли в нем.
Будет плюсом:
- Понимание, что такое векторные базы данных (pgvector, OpenSearch, Qdrant).
Условия:
- Оформление по ТК в штат компании.
- Корпоративная техника для работы.
- ДМС с 1го месяца.
- Возможность обучения за счёт компании.
- Стабильный годовой бонус по итогам работы.