Sr Agentic Systems Engineer

Мы ищем опытного Agentic Systems Engineer, который увлечён проектированием, построением и выводом в продакшн интеллектуальных автономных систем, работающих на основе LLM, AI‑агентов, использования инструментов и современных оркестрационных фреймворков. В этой роли вы будете разрабатывать надёжные агентные приложения, RAG‑конвейеры и интеграцию инструментов в рамках установленной архитектуры платформы — соединяя AI‑агенты с корпоративными системами в различных бизнес‑сценариях.

• Создавать и выпускать AI‑приложения с использованием Python и/или Node.js, работая в рамках установленных оркестрационных фреймворков LLM (LangChain, LangGraph и др.).
• Реализовывать агентные рабочие процессы — многошаговые, использующие инструменты агенты, вызывающие API, векторные хранилища и базы данных согласно определённым шаблонам проектирования.
• Создавать и настраивать RAG‑конвейеры для корпоративных сценариев.
• Интегрировать и расширять модели NLP/NLU, шаблоны запросов и эмбеддинги для задач диалога, классификации и автоматизации.
• Разрабатывать и поддерживать интеграцию агентов с корпоративными приложениями в разных бизнес‑сценариях через REST API, фреймворки коннекторов или реестры инструментов в стиле MCP.
• Писать и поддерживать тестовые случаи и оценочные наборы для поведения агентов — точность вызовов инструментов, уровень галлюцинаций и завершение задач.
• Внедрять оценочные фреймворки и наблюдаемость для систем LLM/агент, включая трассировку, оценку запросов, анализ сбоев и регрессионное тестирование.
• Применять соответствующие ограничения, контроль доступа, валидацию и механизмы безопасности, чтобы агенты работали в заданных границах.
• Работать с SQL/NoSQL базами данных для управления конвейерами структурированных и неструктурированных данных, питающих агентные рабочие процессы.
• Вносить вклад в полностековую доставку, соединяя бекенды LLM с современными фронтендами.
• Действовать в рамках существующих шаблонов контроля доступа, логирования и аудита для систем с несколькими инструментами; сообщать о пробелах команде архитекторов, а не перепроектировать самостоятельно.

• 6+ лет профессионального опыта разработки программного обеспечения, включая минимум 1–2 года практической работы с LLM или агентными фреймворками.
• Высокий уровень владения Python и/или Node.js для AI и бэкенд‑разработки.
• Практические знания основных поставщиков LLM (например, OpenAI, Anthropic) и фреймворков оркестрации запросов (LangChain, LangGraph).
• Практический опыт создания LLM‑приложений, включая
• Инжиниринг запросов и обеспечение структурированных выводов
• Интеграцию инструментов и вызов функций
• Retrieval‑Augmented Generation (RAG) с использованием векторных баз данных и поиска по эмбеддингам
• Проектирование многопользовательских рабочих процессов и оркестрационных фреймворков
• Управление окнами контекста и состоянием диалога
• Опыт интеграции внешних инструментов и API через вызов функций или механизмы регистрации инструментов.
• Опыт интеграции агентов или инструментов с корпоративными SaaS‑приложениями через REST API или фреймворки коннекторов.
• Практические знания SQL и NoSQL баз данных и их роли в AI‑конвейерах.
• Опыт написания тестовых случаев или оценочных наборов для поведения агента/LLM (точность, галлюцинации, корректность вызовов инструментов).
• Знакомство с методиками оценки агентов, включая LLM‑as‑a‑judge, оценку по задачам, разработку бенчмарков и автоматическое регрессионное тестирование.
• Понимание шаблонов контроля доступа и аудиторского логирования в системах с несколькими инструментами и агентами.
• Понимание вопросов безопасности AI, внедрения запросов, утечки данных, границ разрешений и ограничений агентных систем.
• Сильные навыки отладки и способность реализовывать сложные многошаговые системы в рамках установленной архитектуры.

• Понимание облачных развертываний и инфраструктуры (AWS, GCP).
• Знание контейнеризации и CI/CD конвейеров (Docker, GitHub Actions).
• Опыт работы с наблюдаемостью AI, ограничениями и механизмами безопасности для LLM.
• Знакомство с хранилищами данных или аналитическими движками запросов для масштабного структурированного поиска.