О компании
Развиваем собственные финансовые платформы: процессинг, платёжную и кредитную системы, а также трансграничную инфраструктуру.
Finframe — команда с многолетним опытом в финтехе. С 2015 года участники команды разрабатывают и развивают финансовые платформы и процессинг. Сегодня мы создаём ядро собственной финансовой экосистемы — платёжные, кредитные системы и трансграничную инфраструктуру, с фокусом на надёжность, безопасность и масштабируемость. Используем машинное обучение и ИИ для задач скоринга, антифрода и прогнозирования.
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.
Ваша роль и 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).
Что ждём от вас
•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 всё, что нужно для комфортной работы);
•Ежегодные корпоративы с компенсацией дороги и проживания.
Направления компании
•Процессинг — собственное ядро обработки финансовых транзакций.
•Трансграничные решения — инфраструктура международных расчётов и маршрутизации платежей.
•Кредитная платформа — система управления кредитными продуктами и рисками.
•Платёжная платформа — высоконагруженная платформа обработки и проведения платежей.
•Машинное обучение и ИИ — модели для кредитного скоринга, антифрода и прогнозирования финансовых показателей.
