AI Engineer

Для крупного глобального инвестиционного банка мы ищем облачных инженеров с квалификацией GCP, которые помогут с миграциями FIC (fixed income and currencies — долговые инструменты и валюты) в облако в рамках Project Cirrus. Знание финансовых услуг/FIC будет большим плюсом, но основные необходимые нам навыки — это создание, миграция и развёртывание приложений в GCP, написание модулей Terraform, инфраструктура Google, облачные (cloud-native) сервисы, такие как GCE, GKE, CloudSQL/Postgres, логирование и мониторинг и т. д., а также хороший письменный и разговорный английский, так как мы хотели бы, чтобы эти инженеры помогали с передачей знаний нашим существующим командам разработки и поддержки. Мы хотели бы разместить специалистов рядом с инженерами банка, с которыми они будут работать.

• Стратегическая разработка AI-решений: o Сквозная AI-архитектура и лидерство: руководить проектированием, архитектурой и реализацией масштабируемых и надёжных приложений и сервисов на основе AI с использованием Python, FastAPI/Flask, FastMcp, LangGraph, ADK и Google VertexAI. o Продвинутая интеграция и оптимизация моделей: проектировать архитектуру, интегрировать и квалифицированно дообучать большие языковые модели, с стратегическим акцентом на Gemini Model, для сложных задач NLP и передовых приложений генеративного AI.
• Передовой разговорный и агентный AI: оркестрация систем Agentic AI: проектировать и внедрять продвинутые паттерны Agentic AI, оркестрируя сложные AI-процессы с помощью фреймворков, таких как ADK и LangGraph, для создания надёжных, интеллектуальных и автономных систем.
• Масштабируемая интеграция систем и облачная инфраструктура: o Архитектура API и интеграция: руководить проектированием и реализацией бесшовных архитектур API и интеграций с различными внутренними и внешними системами, обеспечивая оптимальный поток данных и функциональность во всём предприятии. o Лидерство в облачной инфраструктуре: руководить развёртыванием, управлением и оптимизацией AI-решений на облачных платформах, используя сервисы, такие как GCP CloudRun/GKE, BigQuery, Cloud Composer и CloudSQL, для отказоустойчивой обработки данных и управления инфраструктурой.
• Операционное совершенство и обеспечение качества: o Качество кода и управление AIOps: устанавливать и обеспечивать соблюдение строгих стандартов качества кода и лучших практик разработки ПО и AIOps, гарантируя чистый, поддерживаемый и хорошо документированный код во всех AI-проектах. o Продвинутое тестирование и контроль развёртывания: проектировать и реализовывать комплексные стратегии тестирования AI-решений, руководить развёртыванием и непрерывным мониторингом моделей в производственных средах, обеспечивая высокую производительность и надёжность.
• Экспертное лидерство и кросс-функциональное взаимодействие: o Лидерство в исследованиях и инновациях: активно руководить исследованием последних достижений в области AI, машинного обучения и обработки естественного языка, превращая передовые разработки в инновационные решения и стратегические инициативы. o Кросс-функциональное стратегическое партнёрство: тесно сотрудничать с менеджерами продуктов, специалистами по данным (data scientists) и другими руководителями инженерных направлений, чтобы определять стратегию, согласовывать приоритеты и обеспечивать успешную поставку качественных AI-продуктов, оказывающих значимое влияние и отвечающих бизнес-целям.

• Подтверждённый опыт (13+ лет) в роли AI Engineer, демонстрирующий успешное применение навыков в области AI и продвинутых техник для решения сложных реальных задач, а также опыт руководства техническими инициативами.
• Обширный практический опыт разработки ПО, включая проектирование и поставку распределённых приложений корпоративного масштаба и промышленных (production-grade) решений на основе AI или Generative AI.
• Глубокая экспертиза в инженерии на Python или Java и практический опыт проектирования API, микросервисов и асинхронных приложений; опыт работы с FastAPI, Spring Boot или сопоставимыми фреймворками будет плюсом.
• Серьёзный опыт работы с BigQuery и PostgreSQL, cloud-native архитектурами, разработкой на основе Git, CI/CD, Docker, Kubernetes, инфраструктурой как кодом, observability и автоматизированным тестированием; практические знания GitHub или Azure DevOps, Terraform и OpenTelemetry будут плюсом.
• Практическая экспертиза в приложениях на основе LLM, AI-агентах, архитектурах RAG, векторных базах данных, семантическом или гибридном поиске, оценке моделей и LLMOps, а также практический опыт работы с соответствующими инструментами оркестрации, оценки и observability.
• Твёрдая база в машинном обучении, feature engineering, объяснимости моделей и аналитическом моделировании с использованием соответствующих ML-библиотек Python.
• Сильное инженерное мышление и чувство ответственности, здравое суждение и умение структурировать неопределённость, решать сложные задачи, принимать прагматичные технические решения и балансировать скорость поставки, качество, риск, поддерживаемость и долгосрочную масштабируемость.
• Отличные навыки управления заинтересованными сторонами, коммуникации и сотрудничества, умение понимать потребности бизнеса, превращать их в чёткие технические решения, управлять ожиданиями, влиять на решения и выстраивать доверительные отношения между бизнесом, продуктом, технологиями и контрольными функциями.
• Подтверждённое техническое лидерство, включая умение задавать направление, подавать пример, наставлять и развивать инженеров, конструктивно оспаривать решения, обеспечивать ответственность и формировать инклюзивную культуру обучения, экспериментов и инженерного совершенства.
• Умение руководить поставкой на протяжении всего инженерного жизненного цикла, устанавливать подходящие по назначению стандарты и рабочие практики, управлять зависимостями и компромиссами и сохранять фокус на измеримых результатах для бизнеса и пользователей.
• Степень бакалавра в области Computer Science, инженерии, естественных наук или смежной дисциплины либо эквивалентный профессиональный опыт
• Сильные навыки программирования на Java (предпочтительно); опыт работы с Python, Scala — плюс.
• Опыт разработки back end-компонентов, включая генерацию отчётов в реальном времени, пакетную обработку и интеграцию с нижестоящими системами
• Сильные навыки настройки производительности
• Опыт высоконагруженной обработки данных / ETL с использованием Java.
• Опыт работы с реляционными базами данных — в идеале Oracle Exadata.
• Опыт работы в команде по Agile — в идеале Scrum.
• Big Data Framing and Analysis
• Опыт создания масштабируемых и поддерживаемых приложений.
• Понимание потоковой обработки
• Глубокое понимание принципов обеспечения качества
• Хорошие практические знания использования JIRA / инструментов управления дефектами
• Хорошие практические знания версионирования ПО, например Git Flow
• Опыт работы в области разработки через тестирование (test driven development)
• Хорошее понимание инструментов автоматизированного тестирования (Rational Robot, Silktest, WinRunner, HP UFT, QuickTest Pro, RIATest, Green Hat и т. д.)
• Знание тестирования на уровне белого/чёрного ящика, системного тестирования и тестирования производительности приложений с использованием отраслевых стандартных практик и инструментов

• Глубокое понимание финансовых рынков и инвестиционных продуктов крайне желательно, с опытом работы в Investment Banking / Treasury.

Банковская сфера