Team Lead LLM engineer GenAI (Enterprise harness)

Наша команда строит Единую агентскую платформу.

Enterprise harness – это окружение: среда и набор инструментов, который обеспечивает безопасную и контролируемую работу агента, использование инструментов и навыков, контролирует права, память, контекст, лимиты, аудит и безопасность.

В рамках агентской платформы вам предстоит разрабатывать и внедрять инструменты для окружения агентов. Мы адаптируем лучшие мировые практики, а также сотрудничаем с RnD-командами для пилотирования новых разработок на агентах Банка.

Примеры направлений, которыми мы занимаемся:

• SkillOpt: автоматическая эволюция навыков агентов на основе трейсов и оценки LLM-as-a-Judge;

• Memory-as-a-Service: централизованный сервис памяти для агентов;

• AutoJudge: инструмент для подбора судей и метрик для оценки качества работы агентов.

Обязанности

• Развитие GenAI сервисов: Создание и улучшение RAG-систем (в т.ч. Agentic RAG), инструментов Agent Observability, сервисов обработки документов

• обучение моделей: тренировка и дообучение мультимодальных моделей на русском языке (OCR, Embeddings, Rerankers, VLM)

• MLOps и Data Management: Организация и автоматизация процесса разметки данных (от сбора до контроля качества краудсорсинга)

• развитие автономных пайплайнов улучшения качества моделей с использованием LLM-as-a-Judge

• Engineering: релиз новых моделей и сервисов в продуктовые среды.

Требования

• Глубокое понимание LLM: опыт работы с большими языковыми моделями, Prompt Engineering, Fine-tuning LLM/VLM

• Опыт в разработке AI-агентов и LLM-приложений (RAG, чат-боты)

• инженерная культура: уверенное владение Python 3, знание ООП, принципов SOLID. Хорошее знание алгоритмов и структур данных.

• LLM Stack: опыт работы с LangChain, LlamaIndex или другими фреймворками для разработки агентов и мультиагентных систем (MAS)

• Vibe Coding: умение автоматизировать собственные рутинные процессы с помощью AI-инструментов

• Mindset: желание постоянно изучать новые SOTA-подходы, модели и…