ML Engineer в направлении AI-агентов. Формат работы: офис или гибрид (Москва).
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и разрабатывать AI-агентов: реализовывать сценарии, оркестрацию, tool calling и интеграции с внутренними сервисами
- Превращать прототипы и модели Data Science в надёжные промышленные решения: упаковывать, встраивать в сервисы и пайплайны, версионировать и сопровождать
- Разрабатывать на Python сервисы, библиотеки и пайплайны, писать автотесты и участвовать в код-ревью
- Проектировать, строить и сопровождать витрины данных для ML-моделей и агентов
- Обрабатывать большие объёмы данных с помощью SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи
- Обеспечивать качество и наблюдаемость решений: логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных
Требования и желательные навыки:
- Опыт промышленной разработки на Python от 2 лет
- Умение писать поддерживаемый код: типизация, тестирование, обработка ошибок, логирование и работа с зависимостями
- Уверенное владение SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и работа с большими наборами данных
- Опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных
- Опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию
- Понимание принципов работы AI-агентов: оркестрация, tool calling, управление состоянием и интеграция с API
- Понимание жизненного цикла ML-модели — от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления
- Будут плюсом: опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственными оркестраторами; LLM, RAG и векторные хранилища; оркестрация в Airflow; Kafka и событийные архитектуры; Docker, CI/CD и Kubernetes; Hadoop и Spark; внедрение ML/LLM-сервисов во внутреннем контуре; опыт в банковском домене или продуктах для юр. лиц