ML-инженер для AI-агентов

Data World; United States; Remote; USD 140.000 - 200.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Data World в рамках направления GigaARPA ищет ML Engineer / LLM Engineer для разработки сервисов управления знаниями платформы, продукте и клиентах. Вы будете реализовывать агентную логику и LLM-приложения внутри платформы, работать с поиском знаний на естественном языке и проектированием memory и контекста для агентов.

Наша команда развивает RAG-механизмы, embeddings, векторные БД и инструменты риск-менеджмента для enterprise-задач.

Qualifikationen

• Уверенное владение Python и практический опыт разработки LLM-приложений.
• Понимание принципов современных языковых моделей и ограничений LLM.
• Опыт работы с AI Agents / Agentic AI, tool calling / function calling, RAG, embeddings и векторными БД.
• Опыт разработки production-ready сервисов и интеграции через REST API.
• Умение декомпозировать исследовательскую задачу и доводить эксперимент до продакшена.
• Понимание метрик качества LLM-приложений и практический подход к измерению.
• Git, Docker, CI/CD.

Aufgaben

• Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации PDLC.
• Развивать Ассистента платформы на базе LLM; реализовывать поиск знаний.
• Проектировать agentic workflow: планирование инструментов, выполнение действий, обработка ошибок.
• Интегрировать AI-функциональность в продукт через REST API и инструменты.
• Проводить эксперименты с моделями, промптами и архитектурами.
• Оптимизировать latency и потребление токенов.
• Работать с backend- и frontend-командами.

Kenntnisse

Python

LLM development

AI Agents / Agentic AI

Tool calling / function calling

RAG

Embeddings

Prompt engineering

REST API integration

Docker

Kubernetes / OpenShift

PostgreSQL / vector DB

LangGraph / LangChain / LlamaIndex

Tools

LangGraph

LangChain

LlamaIndex

PostgreSQL

Vector databases

REST API

Docker

Kubernetes/OpenShift

Jobbeschreibung

Описание:

Мы развиваем направление управления знаниями GigaARPA - платформы для перевода бизнес-процессов в автономный режим с использованием RPA, AI-агентов и LLM. Управление знаниями о платформе, продукте и клиенте неотъемлемая и важная часть клиентского сервиса. Помимо этого, команда анализирует и развивает клиентские пути (CJM) и использует клиентский опыт для развития продукта. Ищем ML Engineer / LLM Engineer, который вместе с командой будет реализовывать сервисы управления знаниями о платформе, продукте, клиенте, документах и процессах в GigaARPA, отвечать за разработку агентной логики и LLM-приложений внутри платформы.

Задачи:

• Разрабатывать AI-агентов и мультиагентные сценарии для автоматизации различных этапов PDLC.
• Развивать Ассистента платформы на базе LLM.
• Реализовывать поиск релевантных знаний по запросу пользователя на естественном языке.
• Проектировать agentic workflow: планирование, выбор инструментов, выполнение действий, проверка результата и обработка ошибок.
• Реализовывать механизм вызова инструментов платформы через LLM: tool calling / function calling.
• Разрабатывать и развивать RAG-механизмы и работу с корпоративными базами знаний.
• Создавать LLM-приложения для анализа логов, метрик, БД, документации и других данных платформы.
• Разрабатывать агентов для тестирования, сопровождения и диагностики автоматизированных процессов.
• Проектировать механизмы памяти и управления контекстом AI-агентов.
• Разрабатывать подходы к автоматизированной оценке качества ответов и действий LLM.
• Проводить эксперименты с моделями, промптами, контекстом и агентными архитектурами.
• Оптимизировать latency, качество и потребление токенов.
• Совместно с backend- и frontend-командами интегрировать AI-функциональность в продукт.

Требования:

• Уверенное владение Python.
• Практический опыт разработки приложений на базе LLM.
• Понимание принципов работы современных языковых моделей и ограничений LLM.
• Практический опыт работы с AI Agents / Agentic AI, tool calling / function calling, RAG, embeddings и vector databases, prompt engineering, structured output, управлением контекстом и памятью агентов.
• Опыт разработки production-ready сервисов и интеграции через REST API.
• Умение самостоятельно декомпозировать исследовательскую задачу и доводить эксперимент до работающего продукта.
• Понимание того, как измерять качество LLM-приложения, а не только оценивать результат «на глаз».
• Git, Docker, базовое понимание CI/CD.
• Будет плюсом: Опыт разработки мультиагентных систем.
• Опыт работы с GigaChat, Qwen, DeepSeek, Llama или другими open-source / enterprise LLM.
• Опыт использования LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственных agentic-фреймворков.
• Опыт построения LLM evaluation / LLM-as-a-Judge.
• Опыт работы с MCP и архитектурой инструментов для AI-агентов.
• Опыт работы с PostgreSQL и векторными БД.
• Опыт работы с Kubernetes / OpenShift.
• Опыт inference и оптимизации локально развернутых LLM.
• Опыт Fine-tuning / LoRA будет преимуществом, но не является обязательным.
• Опыт разработки AI-функциональности для enterprise-продуктов.

Условия:

Возможность влиять на архитектуру одной из ключевых платформенных систем, которой пользуются реальные корпоративные заказчики. Работу с современными LLM и agentic-подходами на реальных enterprise-задачах. Задачи не только по сопровождению, но и по созданию новой AI-native архитектуры продукта. Работу в продуктовой команде с прямым влиянием на развитие клиентского сервиса платформы.