Senior-Principal .NET Engineer

Вы будете проектировать и создавать системы, объединяющие LLM, программную инженерию, данные, поиск и специализированные предметные инструменты, а также помогать формировать то, как эти системы рассуждают, извлекают информацию и выполняют задачи в продакшене. Это возможность решать сложные инженерные задачи, работать напрямую с инвестиционными специалистами и влиять на развитие критически важной платформы.

Проектирование и создание агентных рабочих процессов, оркестрации и фреймворков исполнения

Создание систем извлечения информации и знаний на основе структурированных и неструктурированных данных

Оценка и улучшение производительности и поведения агентов

Создание распределённых сервисов и API промышленного уровня (Python/TypeScript, облачная инфраструктура)

Оценка новых моделей, фреймворков и инструментов для использования в продакшене

Исследование и устранение сложных проблем в продакшене на всех уровнях стека

Это практическая инженерная роль. Вы будете создавать прототипы идей, тестировать их, ломать, разбираться, почему они сломались, и превращать полезные из них в продакшен-системы.

Более 7 лет опыта в разработке программного обеспечения

Уверенное владение Python и .NET

Практические навыки работы с TypeScript и JavaScript

Прочные основы Computer Science, включая DSA

Опыт создания распределённых сервис-ориентированных систем

Уверенная работа с конкурентным программированием, API, обменом сообщениями и корректной обработкой сбоев

Опыт работы с Docker, контейнерами, облачной инфраструктурой и современными практиками развёртывания

Знание того, как проектируются AI-агенты, включая архитектуру, оркестрацию и память

Знакомство с методами извлечения информации и привязки к источникам (grounding), такими как RAG, эмбеддинги и гибридный поиск

Понимание того, как оценивать, отслеживать и улучшать поведение агентов с течением времени

Понимание планирования, выбора инструментов и моделей, а также изолированного (sandboxed) исполнения

Понимание статистики и основ ML: как работают модели, эмбеддинги, инференс и оценка, и где вероятностные системы оказываются недостаточными. Опыт исследовательской работы в области ML не требуется.

Опыт работы с LLM или агентными системами в продакшене

Практический опыт работы с технологиями поиска, извлечения информации и представления знаний, такими как векторные базы данных и графы знаний

Опыт работы с распределённой и событийно-ориентированной инфраструктурой, например Kubernetes и платформами обмена сообщениями

Знакомство с инструментами оценки агентов, наблюдаемости (observability) и безопасного исполнения

Знакомство с основами финансовых рынков, такими как облигации, доходность, опционы, волатильность и дельта, либо готовность быстро их освоить. Более глубокие знания в области деривативов, фиксированного дохода, кредитов, конвертируемых бумаг или количественных финансов будут плюсом.

Опыт работы с domain-driven design или моделирования сложных бизнес-областей, превращения реальных концепций и рабочих процессов в чистые абстракции, модели данных, API и возможности агентов

Вклад в проекты с открытым исходным кодом, исследования в области ML или самостоятельные технические проекты

• Возможности релокации

• Опыт работы в международной среде

• Кросс-культурный опыт

• Культура обратной связи

• Регулярные оценки результатов работы

• Ежегодный отпуск — 20 или 26 дней. Продолжительность отпуска зависит от общего стажа

• Частная медицинская страховка с неограниченным доступом к специалистам

• Полное покрытие стоматологических услуг

• Карта Multisport

Обратите внимание: релокация доступна не для всех открытых позиций. В Luxoft Poland удалённая работа возможна только с территории Польши.