Ведущий разработчик, Платформа AI-автоматизации
Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →Tech Lead Python / LLM-агенты
Техлид платформы LLM-агентов на Python: ядро агентного цикла, перевод пользователей с пилотной на целевую архитектуру, оптимизация стоимости хода (кэш префикса, роутинг моделей, лимиты инструментов). Интеграция данных компании через MCP с правами пользователя (1С, КХД, СЭД, HR, поиск с ACL), eval-контур с эталонными трассами и регрессом, песочница для кода агента. Также декомпозиция, ревью, найм и согласование требований и ИБ с заказчиком.
ML Tech Lead (ML/LLM, AI-агенты для MedTech)
Роль ML-техлида в онлайн-страховой «Лучи»: техническое лидерство над AI-решениями медицинского направления с фокусом на разработку (80% времени — код). Предстоит с нуля построить агентную экосистему «ИИ-врача» для телемедицинской клиники — сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфтинг заключений — включая harness-инфраструктуру, eval-пайплайны, guardrails и экономику инференса на стеке Python/FastAPI/LangGraph/LLM.
AI Engineering Team Lead
Руководство AI-командой продуктовой компании, развивающей корпоративную AI-платформу cowork.ru: агентный ассистент с инструментами (MCP), базами знаний и каталогом навыков. Разработка агентных систем, RAG-пайплайнов, экспериментальных фич и PoC для B2B-заказчиков, внедрение и оценка LLM разных модальностей, в том числе инференс на собственных GPU.
Python-разработчик Middle+ (AI-Agents)
Центр ИИ Блока «Строительство» Сбера ищет Python-разработчика для создания автономных ИИ-агентов, автоматизирующих тендерную документацию, контроль графиков производства работ и управление поставками. Задачи включают разработку высокодоступных сервисов с function calling и multi-agent взаимодействием, интеграцию с LLM (OpenAI, Anthropic, локальные модели), построение RAG-пайплайнов и работа с векторными БД, очередями и observability LLM-вызовов.