Обязанности:
- Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные системы с tool-calling.
- Создавать автоматизации и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах.
- Разрабатывать бизнес-логику и кастомные функции на JavaScript, TypeScript и Python.
- Создавать RAG-конвейеры, работать с данными, embeddings и векторными базами.
- Интегрировать внутренние сервисы и витрины данных через REST API и OAuth2.
- Собирать, парсить, нормализовать и трансформировать внешние данные; проектировать промпты для суммаризации и структурированных отчётов.
- Развёртывать и эксплуатировать open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре.
- Работать с PostgreSQL и JSON, участвовать в анализе и формализации бизнес-требований.
Требования:
- Коммерческий опыт разработки GenAI-решений на уровне Senior.
- Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python; практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем.
- Опыт работы хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow.
- Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами, например PGVector, Qdrant или Milvus.
- Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2; опыт работы с LLM и prompt engineering.
- Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре и готовность разрабатывать и эксплуатировать решение в Windows.
- Понимание защиты чувствительных и корпоративных данных.
Будет плюсом: опыт работы с MCP (Model Context Protocol), разработки кастомных нод и sub-workflows в n8n, React, GraphQL, FastAPI, веб-поиском, парсингом и внешними API, а также участия в корпоративных или промышленных проектах.
Формат работы: можно удалённо.