Разработчик мультиагентной системы (Agent & Capability Owner)
Вакансия опубликована на getmatch — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →AI инженер (Smart Support)
Разработка LLM-агентов и мультиагентных сценариев для продукта Smart Support, которым пользуются 200 тысяч сотрудников Сбера. В задачи входит развитие RAG/Agentic RAG, интеграция агентов с внутренними системами, оценка качества на основе production-данных и, при необходимости, разработка ML-моделей для поиска и классификации.
Разработчик AI агентов
Разработка и поддержка AI-агентов и мультиагентных систем для сервисов управления жизненным циклом бизнеса: регистрация, ликвидация и подбор ОКВЭД. Требуется опыт создания агентов на LangChain/GigaChain, RAG, промпт-инжиниринг и Python-стек Data Science. Работа в офисе рядом с Кутузовским проспектом, по условиям указан гибридный график.
Middle Python/AI Developer — разработчик ядра и интеграций агентов
Разработка и поддержка ядра корпоративного самообучаемого ИИ-ассистента: агентные сценарии, интеграции с внутренними системами через REST API и MCP, RAG-поиск по корпоративным знаниям, интеграция LLM разных провайдеров. Стек Python/FastAPI/PostgreSQL, Docker, CI/CD, агентные фреймворки. Возможен удалённый или гибридный формат, офис у метро «Фрунзенская».
AI инженер (команда LLM Evals)
Разработка, тестирование и внедрение GenAI-решений и AI-ассистентов на базе LLM: дизайн llm-пайплайнов (промпты, RAG, агенты, tool calling) совместно с командой разработки. Построение системы оценки качества LLM-фич: golden-сеты, метрики, бенчмарки, llm-as-a-judge, анализ логов и фидбека из продакшена. Требуется сильный Python, SQL, опыт prompt engineering и понимание методов оценки LLM.