Regular AI Engineer

Эта позиция относится к производственной команде и отвечает за определение направления облачной архитектуры, техническое консультирование и обеспечение внедрения безопасных, масштабируемых, отказоустойчивых и удобных в эксплуатации облачных решений на частной облачной платформе Group. Роль предполагает тесное взаимодействие с командами приложений и с поставщиками услуг Group, предоставляющими сервисы PaaS и IaaS, и заключается в преобразовании архитектурных принципов в готовые к промышленной эксплуатации облачные паттерны, стандарты развёртывания, руководства по автоматизации, эксплуатационные ограничения и практики ревью, при этом сотрудник не является основным исполнителем при реализации решений.

• - Проектировать, разрабатывать и внедрять решения на основе Generative AI (AI-ассистенты, инструменты генерации кода, интеллектуальная автоматизация), повышающие продуктивность APS - Сотрудничать с IT-командами из разных доменов для выявления сценариев использования с высокой отдачей, в которых AI может упростить разработку, тестирование, документирование или эксплуатацию - Создавать архитектуры AI-агентов, адаптированные под IT-процессы, включая оркестрацию агентов и протоколы взаимодействия между агентами (например, Model Context Protocol – MCP) - Разрабатывать full-stack компоненты для AI-решений: backend-сервисы (Python – обязательно), фронтенд-интерфейсы и слои API - Взаимодействовать с готовыми AI-решениями и сервисами Group (например, LLMaaS, RAGaaS, инструменты для работы с данными и т. д.), их API и компонентами и использовать их для эффективного создания решений, предоставляя при этом обратную связь для улучшения платформы - Внедрять и поддерживать CI/CD-пайплайны для развёртывания AI-решений, обеспечивая качество, воспроизводимость и прослеживаемость - Проектировать контейнеризованные среды (Kubernetes/Docker) для AI-нагрузок в частной облачной инфраструктуре банка и управлять ими - Обеспечивать соответствие всех решений стандартам банка в области безопасности, конфиденциальности данных и управления (governance), в частности в отношении работы с чувствительными данными и регуляторных ограничений - Проводить proof-of-concept (PoC) и прототипирование для оценки новых AI-инструментов и фреймворков с точки зрения их возможного внедрения в IT-сценариях - Проактивно выявлять возможности для стандартизации, улучшения процессов, оптимизации развёртывания, повышения отказоустойчивости и инноваций в облачных AI-операциях.

• ОБЯЗАТЕЛЬНО академическое образование в области компьютерных наук. Обязателен опыт работы AI Engineer с использованием Python от 5 лет o Full-stack разработка с глубокой экспертизой в Python и навыками проектирования API o Практический опыт работы с GenAI-фреймворками и инструментами (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, OpenAI API, Azure OpenAI или аналогичные) o Понимание оркестрации AI-агентов и протоколов взаимодействия (MCP, function calling, tool use) o Знание моделирования данных, векторных баз данных и RAG-архитектур o Контейнеризация и оркестрация (Docker, Kubernetes) в корпоративных средах o Проектирование CI/CD-пайплайнов и практики MLOps o Знакомство с облачными платформами (предпочтительно Azure) и с частной облачной банковской инфраструктурой o Понимание IT-процессов, жизненного цикла разработки программного обеспечения и практик DevOps — умение определять, где AI приносит наибольшую пользу o Подтверждённый опыт адаптации open-source больших языковых моделей (LLM) с помощью таких техник, как LoRA, QLoRA и fine-tuning всех параметров, будет плюсом o Глубокое знание библиотек Hugging Face (transformers, peft, accelerate, datasets) для обучения, оценки и развёртывания моделей будет плюсом

o Искренняя увлечённость и интеллектуальное любопытство к AI, Generative AI и новым технологиям o Сильные навыки решения проблем и аналитические навыки, ориентация на поиск решений o Чёткие и эффективные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам o Умение сотрудничать и эффективно работать в распределённой, мультикультурной команде o Внимание к деталям и строгость, особенно в отношении качества кода, тестирования и документации o Проактивность и самостоятельность, умение реализовывать инициативы при минимальном контроле, соблюдая рамки governance