Описание
Мы ищем AI Engineer, который возглавит проектирование и разработку production-агентов и LLM-функций для специализированной финансовой консультационной фирмы. Вы будете вести работу от архитектуры до неблагодарного production-hardening, который решает, выдержит ли агент нагрузку: потоки, которые корректно переподключаются, вызовы инструментов, которые никогда не срабатывают дважды, структурированный вывод, который валидируется каждый раз.
Задачи
•Вести проектирование и разработку агентов и LLM-функций end-to-end, от архитектуры до production-hardening
•Проектировать ключевые возможности agent-runtime: жизненный цикл сессии, SSE-стриминг с переподключением и дедупликацией, crash-safe диспетчеризацию инструментов, интеграцию структурированных и потоковых моделей
•Разрабатывать provider-agnostic LLM-клиент (текст, структурированный вывод по JSON-schema, потоковое использование инструментов) и реестр промптов за ним, с шаблонированием и версионированием
•Отвечать за фреймворки оценки и quality gates, на которые команда опирается при выпуске изменений моделей и промптов
•Брать на себя неоднозначные, высокоэффективные задачи: надёжность стриминга, корректность вызова инструментов, trade-off между стоимостью и latency
•Телеметрия по LLM-запросам и фоновым задачам, чтобы использование токенов, latency, стоимость и качество результата были всегда видны
•Компоновать инструменты и действия как в self-hosted, так и в cloud-sandbox моделях выполнения
•Работать над слоем интеграции и его mock-швами, а также колоночной аналитикой, где агенты рассуждают над данными
•Наставлять инженеров по мастерству, конвенциям и решениям. Значительная часть роли — задавать паттерны, которым следуют остальные
Требования
•Mid-level или senior опыт создания production LLM- или агентных систем, включая вызов инструментов/функций, структурированный вывод, промпты и стриминг, а также понимание того, как каждый из этих элементов может давать сбой
•Сильная системная инженерия на Python (или сравнимом backend-языке) с качественным архитектурным мышлением
•Строгая дисциплина тестирования: dependency injection, boundary mocks, тесты, проверяющие поведение, а не реализацию
•Опыт построения evaluation pipelines или quality gates для изменений моделей и промптов
•Наставнический инстинкт и опыт повышения качества работы коллег-инженеров
•Проживание в UK или Германии, готовность работать полностью удалённо
Будет плюсом
•Практический опыт работы с Anthropic API: Claude tool use, Managed Agents API, MCP или Skills
•Знание actor- или agent-фреймворков и колоночных аналитических инструментов, таких как DuckDB
•Опыт в финансах, бухгалтерском учёте, аудите или другом регулируемом домене
Условия
Вы присоединитесь к небольшой senior-инженерной группе внутри фирмы с глубокой экспертизой в финансах и бухучёте, которая сейчас превращает эту экспертизу в софт. Планка — production quality, а не прототипы, и задачи — именно те, которые большинство команд пропускают: корректность, надёжность и стоимость в масштабе. Если вы хотите, чтобы ваше мнение формировало то, как строится agent-платформа, и увидеть эту работу в действии на реальных финансовых workflow — это стоит обсудить.
