ai agent engineer NLP/LLM

IEK GROUP; United States; On-site; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

HireHi ищет специалиста по разработке мультиагентных систем на LangGraph. Вы будете строить конвейеры RAG, работать с векторными и полнотекстовыми хранилищами, упаковывать агентов в микросервисы на FastAPI и интегрироваться с корпоративными системами через REST API.

Требуется профильное образование в IT/математики или инженерии и опыт 2+ лет в AI/LLM-проектах. Владение Python, FastAPI, LangGraph, RAG и OpenAI API обязательно.

Qualifications

• Образование в IT/математике/инженерии, профиль.
• Опыт 2+ лет в AI/LLM проектах аналогичного стека.
• Уверенное владение Python, FastAPI и ключевым стеком технологий.
• Наличие внедрённых AI/LLM-решений в промышленной эксплуатации.
• Готовность работать самостоятельно без обучения стеку.

Responsibilities

• Разрабатывать мультиагентные системы на LangGraph.
• Разрабатывать конвейеры RAG и работать с вижн-хранилищами.
• Упаковывать решения в микросервисы на FastAPI.
• Интегрировать решения с корпоративными системами через REST API.

Skills

Python

FastAPI

LangGraph

RAG

MCP

OpenAI API

Prompt-инжиниринг

Qdrant

Elasticsearch

Hugging Face

LangSmith

LangFuse

Education

Профильное образование в области IT/математики/инженерии

Tools

Docker Swarm

Dify

Flowise

OpenWebUI

LangGraph

Job description

Описание

Описания нет

Задачи

• Разрабатывать мультиагентные системы на LangGraph
• Разрабатывать конвейеры RAG и работать с векторными и полнотекстовыми хранилищами
• Использовать типовые и разрабатывать корпоративные MCP
• Упаковывать агентов в микросервисы на FastAPI
• Работать с платформами n8n, Dify и OpenWebUI
• Интегрировать решения с корпоративными системами: DWH, S3, 1С, CRM, Bitrix, WMS и REST API

Требования

• Профильное образование в области IT, математики или инженерии
• Опыт работы с AI/LLM-проектами аналогичного стека от 2 лет
• Уверенное или продвинутое владение обязательным стеком
• Практический опыт работы с большинством инструментов из блока «Работал»Наличие внедрённых AI/LLM-решений в промышленной эксплуатации
• Высокая самостоятельность и готовность работать без обучения стеку
• Обязательный стек: Python, FastAPI, LangGraph, RAG, MCP, OpenAI API, промпт-инжиниринг, Qdrant, Elasticsearch, Hugging Face, LangSmith или LangFuse
• Будет плюсом: Dify, Flowise, OpenWebUI, Apache Airflow, Docker Swarm, Claude Code, Codex и OpenCode

Условия

График 5/2