Описание
Команда интегрирует AI-функции в измерительные продукты, используя устоявшуюся AI/data платформу для поддержки регулируемых измерительных процессов.
Задачи
•Отвечать за архитектуру и реализацию AI-функций, включая запросы на естественном языке, суммаризацию, интеллектуальную валидацию и обработку исключений, а также помощь в рабочих процессах
•Формировать переиспользуемые паттерны AI-функций для retrieval, оценки и guardrails
•Реализовывать RAG от начала до конца, включая chunking, embeddings, гибридный поиск, reranking и обоснованные ответы с цитированием источников
•Заниматься prompt- и context-engineering, включая многошаговые и агентные потоки там, где они дают продуктовую ценность
•Определять практики оценки, включая golden datasets, offline evaluation suites, подходы LLM-as-judge и регрессионные проверки для каждого релиза
•Определять и документировать сложные требования совместно со стейкхолдерами по продуктовым функциям, критериям оценки и ограничениям responsible AI
•Руководить и наставлять небольшую инженерную команду по интеграции и оценке LLM, нести ответственность за её работу
•Управлять стоимостью, задержкой и надёжностью через кэширование, fallback-механизмы, token budgets и graceful degradation
•Интегрироваться с платформенными сервисами, такими как model gateway, prompt registry, vector stores и embedding pipelines
•Применять практики responsible AI, включая изоляцию данных тенантов, аудируемость, меры по OWASP LLM Top 10 и паттерны human-in-the-loop
•Внедрять телеметрию через Application Insights и Serilog
Требования
•8+ лет опыта разработки ПО на .NET (C#) и/или Python, с опытом lead-уровня по архитектуре AI-функций в одном или нескольких продуктах
•Подтверждённый опыт вывода LLM-функций в продакшен, включая tool и function calling, структурированные выходные данные и streaming
•Владение Azure OpenAI / Azure AI Foundry, OpenAI или Anthropic API
•Рабочее знание современных компонентов AI/data платформ и опыт разработки с их использованием, включая model gateways, prompt registries и vector stores
•Знакомство с embedding pipelines, фреймворками оценки, LLM observability и guardrails
•Хорошее понимание того, где AI приносит продуктовую ценность, а где предпочтительнее детерминированная логика
•Крепкие основы SQL и навыки интеграции API
•Сильные навыки документирования и соблюдения стандартов, включая архитектурную документацию в Azure DevOps Wiki, код-ревью и дисциплину тестирования
•Практический опыт использования AI coding agents в SDLC, таких как GitHub Copilot, Claude или аналогичные
•Умение работать в агентных автоматизированных пайплайнах, включая AI-driven PR review и QA acceptance flows, запускаемые по тегам рабочих элементов ADO
•Уровень английского языка Upper-Intermediate (B2) или выше
Условия
Условий в вакансии нет
