Финфрейм

AI/ML engineer in agentic solutions

Коротко

Senior AI/ML Engineer в команду разработки агентных решений для крупной зарубежной цифровой экосистемы (FinTech, e-commerce, FoodTech). Задачи включают проектирование логики AI-агентов, выбор LLM-стека, реализацию RAG/ReAct/Tool Calling, интеграции с внешними системами и развертывание сервисов в k8s. Требуется коммерческий опыт на Python (asyncio, FastAPI), опыт запуска RAG-решений в проде и оценки LLM-моделей. Формат работы — удалённо по РФ или офис в Москве.

Описание
Мы ищем AI/ML Engineer в команду разработки агентных решений для крупной зарубежной цифровой экосистемы, включающей FinTech, e-commerce и FoodTech. У нас уже есть ИИ агенты, успешно встроенные в бизнес процессы компании (прод нагрузка от внешних пользователей и посчитанные эффекты от автоматизации). В компании на всех уровнях есть поддержка данного направления и амбициозные планы по развитию.
Задачи
•Проектирование логики и сценариев взаимодействия AI-агентов с пользователями (маршрутизация, принятие решений, эскалации, guardrails, fallback-сценарии)
•Выбор и обоснование модельного стека: LLM, encoder, reranker
•Реализация логики через типовые агентные механики (ReAct, Tool Calling, RAG)
•Проектирование интеграций с внешними компонентами (REST API, WebSocket, Kafka/RabbitMQ)
•Разработка и оптимизация пайплайна сбора базы знаний
•Развитие систем оценки качества агентов (Evals, LLM-as-a-Judge)
•Настройка логирования, мониторинга и алертинга для агентных решений
•Развертывание и сопровождение сервисов с агентами (k8s, Docker, CI/CD)
Требования
•Опыт коммерческой разработки на Python (asyncio, FastAPI, Dependency injection)
•Опыт реализации и запуска в проде решений на основе RAG (embeddings, Vector/Hybrid Search, работа с контекстом, настройка промтов)
•Понимание современных подходов к реализации agent harness
•Опыт оценки и сравнения между собой LLM/VLM-моделей (качество / производительность)
•Опыт AI-native разработки: делегирование задач agentic-инструментам (Cursor, Claude Code и др) с сохранением архитектурного контроля и код-ревью
Будет плюсом
•Понимание основ классического ML (регрессия, классификация, кластеризация) и Deep Learning (NLP/CV)
•Опыт дообучения LLM-моделей (SFT / LoRa / RL)
•Опыт развертывания LLM-моделей (vllm/sglang)
Условия
•Гибкий формат работы: удаленная работа или офис в самом центре Москвы (ул. Мясницкая, 16)
•Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ в аккредитованную IT-компанию
•ДМС и страхование от несчастных случаев с первой рабочей недели, оплата больничных за первые 10 дней до 100% от оклада
•Современная техника для работы (Macbook, мониторы и все, что нужно для комфортной работы)
•Ежегодные корпоративы с компенсацией дороги и проживания

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте