Разработка AI Помощник Sales - инструмента, автоматизирующего рутинную деятельность Sales с помощью GenAI решения.

Обязанности

• проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.11+ для AI-агентов и LLM моделей;
• реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG);
• разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы;
• интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant);
• создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование);
• контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD);
• разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности;
• взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг.

Обязательные требования

* Продакшн на Python 3.11+: ООП, SOLID, async, типизация, Pydantic v2, структура сервиса. Умение читать, писать и менять чужой код;
* FastAPI и интеграции по HTTP: контракты, таймауты, ретраи, ошибки внешних сервисов;
* Прикладной LLM: Опыт промпт инжиниринга, работа с контекстом, tool calling, structured output. Желательно опыт работы с GigaChat;
* Агентные сценарии. ReAct, LangChain, LangGraph. состояние диалога, чекпониты, ветвление, вызов инструментов, HITL, память сессии;
* Опыт разработки AI агентов, мультиагентных систем, RAG систем. Протокол A2A или межагентское взаимодействие по контракту;
* Опыт работы с Jenkins, OpenShift/DropApp, OpenSearch/Elasticsearch, S3;
* Опромышливание проекта, ведение релизного цикла от прототипирования до вывода в прод;
* Наблюдаемость. Langfuse, Phoenix, отладка по логам и трейсам, сбор метрик;
* Тестирование агентов по обе стороны нестабильности: детерминированные проверки логики (мокирование LLM и внешних сервисов, снапшоты промптов, контракты схем) и оценка качества ответа агента (эталонные кейсы, LLM as Judge);

Софт-скиллы:

* Переводит постановку аналитика в поведение агента и сам закрывает пробелы в сценарии, не возвращает задачу с формулировкой «мало деталей».
* На встрече с заказчиком говорит, что система сделает, где модель ненадежна и какой объём реалистичен. Не обещает точность LLM как у обычного API.
* С тестировщиком фиксирует, как принимать сценарий с нестабильной моделью: эталонные кейсы, допустимые расхождения, что считается дефектом.
* С Java-разработчиком держит границу сервисов: контракт, ошибки, таймауты. Свою часть ведёт сам.
* Доводит баг и фичу до выкладки. В релизе сообщает статус и не теряет договорённости со стенда.
* Пишет коротко и по делу: комментарий к задаче, шаги воспроизведения, что изменилось в промпте или в логике.
* Интересуется LLM-моделями и агентами, следит за трендами в AI, разбирается и может объяснить, как работают нейронные сети

Будет плюсом

-

Расположение

Москва

тип работы

Python

Номер вакансии

VR-72352

язык

Russian: C1 Advanced

Опыт работы

Regular