Это инженерный R&D-проект на стыке:
- LLM / AI agents
- Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- backend-систем
- интеграций с enterprise-платформами
Агент будет работать с пользовательскими запросами, внешними источниками данных и корпоративными системами, выполнять многошаговые workflow и поддерживать диалоговые сценарии.
Ищем инженера, который уже работал с AI-агентами и понимает, как превращать LLM в production-систему.
Задачи
- Разработка AI-агентов (multi-step workflows, tools, stateful dialogue)
- Реализация RAG-пайплайнов (векторные базы, embeddings, retrieval, reranking)
- Интеграция LLM с внешними системами через API
- Проектирование backend-архитектуры агентной платформы
- Работа с structured outputs, function/tool calling
- Улучшение качества ответов, устойчивости и воспроизводимости агентов
- Логирование, мониторинг, evaluation
Требования
Обязательно
- Практический опыт работы с LLM / AI agents
- Опыт построения RAG систем
- Backend development experience (любой стек)
- Понимание архитектуры agent-based систем
- Опыт интеграции AI с внешними сервисами через API
- System thinking: умение проектировать сложные workflow
Будет плюсом
- LangChain / LangGraph / LlamaIndex / AutoGen или аналоги
- Векторные базы (FAISS, Pinecone, Weaviate, Qdrant и т.п.)
- Prompt engineering + evaluation
- Docker / microservices
- Enterprise AI проекты
Мы предлагаем
- Участие в создании AI-продукта с нуля
- Влияние на архитектуру
- Инженерную свободу в выборе решений
- Небольшую сильную команду
- Гибкий формат работы
- Конкурентную компенсацию