Описание
Команда создаёт агентные системы для глобального хедж-фонда, объединяя LLM, инженерные практики, данные, поиск и доменные инструменты для рассуждений, извлечения информации и выполнения задач в production.
Задачи
•Проектировать и строить агентные workflow, оркестрацию и фреймворки выполнения
•Строить системы извлечения информации и управления знаниями на структурированных и неструктурированных данных
•Оценивать и улучшать производительность и поведение агентов
•Строить распределённые production-grade сервисы и API на Python, TypeScript и облачной инфраструктуре
•Оценивать новые модели, фреймворки и инструменты для использования в production
•Исследовать и устранять сложные проблемы в production по всему стеку
•Прототипировать, тестировать и доводить идеи до production-систем
•Работать напрямую с инвестиционными специалистами и влиять на развитие критически важной платформы
Требования
•7+ лет опыта в software engineering
•Сильные навыки Python и .NET
•Практические навыки TypeScript и JavaScript
•Крепкие основы computer science, включая DSA
•Опыт построения распределённых, сервис-ориентированных систем
•Уверенное владение concurrent-программированием, API, messaging и обработкой сбоев
•Опыт работы с Docker, контейнерами, облачной инфраструктурой и современными практиками деплоя
•Знание архитектуры AI-агентов, оркестрации и памяти
•Знакомство с техниками retrieval и grounding, такими как RAG, embeddings и hybrid search
•Понимание того, как оценивать, мониторить и улучшать поведение агентов во времени
•Понимание планирования, выбора инструментов и моделей, а также sandboxed execution
•Понимание статистики и основ ML, включая модели, embeddings, inference, оценку и ограничения вероятностных систем; опыт ML-исследований не требуется
•Английский язык на уровне C1 Advanced
Будет плюсом
•Production-опыт работы с LLM или агентными системами
•Практический опыт с технологиями поиска, извлечения и представления знаний, такими как векторные базы данных и графы знаний
•Опыт с распределённой и событийно-ориентированной инфраструктурой, такой как Kubernetes и messaging-платформы
•Знакомство с инструментами оценки, наблюдаемости (observability) и безопасного выполнения агентов
•Знакомство с основами финансовых рынков или готовность быстро их изучить
•Более глубокие знания в области деривативов, fixed income, credit, convertibles или quantitative finance
•Опыт domain-driven design или моделирования сложных бизнес-доменов
•Опыт open-source контрибуций, ML-исследований или самостоятельных технических проектов
Условия
•Глобальная релокация (релокация доступна не для всех открытых позиций)
•Льготы включают признание и оценку результатов, отпуск, обучение, well-being и баланс работы и личной жизни, медицинскую страховку, корпоративные мероприятия, внутреннюю мобильность, библиотеку для самообучения и CSR-проекты
•Доступность льгот зависит от формы сотрудничества; льготы применяются к сотрудникам по трудовому договору
•В Luxoft Poland удалённая работа доступна только из Польши
