Senior Agentic AI Engineer

Сейчас мы ищем Senior Agentic AI Engineer, чтобы усилить команду клиента.

Проектировать и запускать в работу специализированных AI-агентов, которые используют память, инструменты, данные и многошаговые рассуждения.

Создавать мультиагентную оркестрацию, которая распределяет задачи между специализированными агентами, управляет зависимостями и синтезирует противоречивые результаты.

Разрабатывать системы, которые оценивают уверенность, неопределённость и последствия до того, как рекомендации попадут к специалисту-практику.

Создавать механизмы эскалации с участием человека (human-in-the-loop), чтобы система понимала, когда отвечать, когда запрашивать дополнительную информацию, а когда передавать решение человеку.

Создавать рабочие процессы, которые превращают экспертизу спортивных учёных в проверенные, версионируемые и тестируемые возможности агентов.

Создавать оценку качества, наблюдаемость и регрессионное тестирование, чтобы эффективность агентов можно было измерять и улучшать в продакшене.

Работать с экспертами предметной области, чтобы результаты работы AI были обоснованными, прослеживаемыми и применимыми на практике.

Agentic AI в продакшене — память или постоянное состояние, использование инструментов/вызов инструментов (tool calling), многошаговые рассуждения или рабочие процессы, развёртывание и эксплуатация в продакшене. Одних чат-ботов, prompt engineering и RAG недостаточно.

Мультиагентная оркестрация — вы создали или внесли существенный вклад в создание мультиагентной системы в продакшене: маршрутизация агентов, композиция специализированных агентов, рабочие процессы с учётом зависимостей, параллельное и последовательное выполнение, обработка противоречивых результатов агентов, синтез ответов. Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI или аналогичными фреймворками будет преимуществом.

Калибровка уверенности — практический опыт калибровки вероятностных ML- или AI-систем: Platt scaling, isotonic regression, Expected Calibration Error (ECE), кривые надёжности и калибровки, оценка уверенности и неопределённости.

5+ лет профессионального опыта в прикладном ML, AI или разработке программного обеспечения.

Уверенное владение Python.

Прочные базовые знания в области программной инженерии.

Опыт создания и эксплуатации продакшен-систем.

Production RAG и reranking.

Дообучение фундаментальных моделей (fine-tuning) или адаптация к предметной области (LoRA, PEFT или аналогичные).

Наблюдаемость LLM и обнаружение дрейфа.

Оценочные стенды (evaluation harnesses) и автоматизированное регрессионное тестирование.

Архитектуры human-in-the-loop, пороги уверенности и модели эскалации.

Причинно-следственные или контрфактические рассуждения.

Go/Golang.

AWS, включая ECS, EC2, Lambda, SNS или SQS.

GraphQL, REST или gRPC.

PostgreSQL или MongoDB.

Опыт работы со спортивными учёными, клиницистами или другими экспертами предметной области будет плюсом.

Тип занятости: полная занятость, контракт B2B

Зарплата: 4500$-5300$ /мес.

🌍 Присоединиться к Valletta Software Development означает:

Глобальная процветающая команда

Присоединяйтесь удалённо к 100+ специалистам из 20+ стран, объединённым увлечённостью выдающимися IT-решениями.