Backend-разработчик

Обязанности:

• Искать рутинные задачи в техподдержке (частые вопросы, классификация тикетов);

• Изучать работу других отделов для поиска точек внедрения ИИ;

• Собирать первичные данные для оценки пользы от автоматизации;

• Помогать в выборе готовых AI-платформ и подходящих моделей (LLM);

• Прописывать базовые сценарии и логику поведения ИИ-агентов;

• Ставить чёткие цели и ограничения для ИИ-помощников;

• Собирать и загружать базу знаний (FAQ, регламенты) в систему RAG;

• Интегрировать агентов с API, мессенджерами и базами данных компании;

• Настраивать работу ИИ с браузером и внутренними документами;

• Находить ошибки и галлюцинации ИИ на этапе тестирования;

• Проверять соблюдение агентами конфиденциальности и безопасности данных;

• Настраивать перевод сложных тикетов из ИИ на живых операторов;

• Объединять простых агентов в базовые мультиагентные цепочки;

• Настраивать передачу данных между агентом-аналитиком и агентом-оператором;

• Развивать ИИ-инфраструктуру по мере роста потребностей компании.

Требования:

• Знание основ Python и опыт написания небольших скриптов/приложений;

• Понимание принципов работы LLM (Large Language Models) и современных генеративных AI-систем;

• Практический опыт работы хотя бы с одной LLM-платформой или API: OpenAI API, Claude API, Gemini API или аналогами;

• Понимание принципов Prompt Engineering: системные инструкции, контекст, ограничения, структурированные ответы, обработка ошибок;

• Понимание принципов построения AI-агентов: tools/function calling, workflow, memory, планирование и выполнение задач;

• Базовое понимание RAG (Retrieval-Augmented Generation) и принципов работы с базами знаний;

• Опыт работы хотя бы с одним инструментом/фреймворком для создания AI-решений: LangChain, LlamaIndex, CrewAI, n8n, Make или аналогами;

• Понимание принципов работы REST API, JSON, HTTP и умение подключать внешние сервисы через API;

• Базовые знания SQL и понимание принципов работы с реляционными базами данных;

•…