ML инженер (Домен ИИ)

Чем предстоит заниматься:

• Разработкой и поддержкой backend-сервисов на Python для интеграции AI-агентов и RAG-систем.

• Реализацией агентных пайплайнов на базе LangChain / LangGraph: проектирование многошаговых сценариев, управление состоянием, вызов инструментов.

• Интеграцией LLM в бизнес-процессы: prompt engineering, structured output, function calling, обработка ошибок.

• Работа с корпоративными данными:

• построение RAG-систем (документы, метрики, BI-контекст);

• генерация и валидация SQL-запросов на основе метаданных;

• взаимодействие с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL).

• Подготовкой решений к внедрению: участие в адаптации архитектуры под клиентскую инфраструктуру, настройка CI/CD, документирование контрактов и требований к окружению.

• Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы.

Здорово, если у тебя есть:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет, уверенные навыки работы с FastAPI или аналогами.

• Практический опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API (prompt engineering, function calling, structured output).

• Уверенное знание SQL: написание сложных запросов, понимание планов выполнения, работа с аналитическими БД (ClickHouse, PostgreSQL и пр.).

• Базовое понимание принципов проектирования микросервисов, опыт работы с Docker, участие в настройке CI/CD.

• Аналитическое мышление: умение переводить бизнес-требования в технические решения, понимание логики BI-систем.

Будет плюсом:

• Опыт быстрого прототипирования UI для демо (Streamlit, Gradio, простой React/Next.js)

• Навыки визуализации данных и процессов (например, отображение chain-of-thought, SQL-логики, графиков).

• Знание Airflow, Spark или других инструментов data engineering.

• Опыт в предметных областях: retail, CIB, risk, compliance.

• Понимание XAI, feature importance, интерпретируемости моделей.