ML инженер (Домен ИИ)

Описание

Чем предстоит заниматься: Разработкой и поддержкой backend-сервисов на Python для интеграции AI-агентов и RAG-систем. Реализацией агентных пайплайнов на базе LangChain / LangGraph: проектирование многошаговых сценариев, управление состоянием, вызов инструментов. Интеграцией LLM в бизнес-процессы: prompt engineering, structured output, function calling, обработка ошибок. Работа с корпоративными данными: - построение RAG-систем (документы, метрики, BI-контекст); - генерация и валидация SQL-запросов на основе метаданных; - взаимодействие с аналитическими СУБД (ClickHouse, PostgreSQL). Подготовкой решений к внедрению: участие в адаптации архитектуры под клиентскую инфраструктуру, настройка CI/CD, документирование контрактов и требований к окружению. Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы. Здорово, если у тебя есть: Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет, уверенные навыки работы с FastAPI или аналогами. Практический опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API (prompt engineering, function calling, structured output). Уверенное знание SQL: написание сложных запросов, понимание планов выполнения, работа с аналитическими БД (ClickHouse, PostgreSQL и пр.). Базовое понимание принципов проектирования микросервисов, опыт работы с Docker, участие в настройке CI/CD. Аналитическое мышление: умение переводить бизнес-требования в технические решения, понимание логики BI-систем. Будет плюсом: Опыт быстрого прототипирования UI для демо (Streamlit, Gradio, простой React/Next.js) Навыки визуализации данных и процессов (например, отображение chain-of-thought, SQL-логики, графиков). Знание Airflow, Spark или других инструментов data engineering. Опыт в предметных областях: retail, CIB, risk, compliance. Понимание XAI, feature importance, интерпретируемости моделей.