ML-инженер
ТРАНСКАПИТАЛБАНК · Москва
- От 1 года до 3 лет
- Полная
- На месте работодателя
- Удалённо
- Гибрид
Описание вакансии
Обязанности:
- Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic vs. RAG)
- Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения
- Разработка AI-агентов и мультиагентных систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)
- Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования
- Версионирование промтов, моделей, датасетов
- Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа
Требования:
- Опыт работы от 1,5 лет;
- Обязателен опыт разработки с LLM, включая внедрение решений в продакшен (production-grade сервисы, а не только PoC/прототипы);
- Опыт в разработке мультиагентных систем (знание LangChain/LangGraph как плюс);
- Опыт построения RAG-систем: знание стратегий чанкинга и поиска, работа с векторными БД (Qdrant, Weaviate, FAISS);
- Знание Python, написание плагинов/расширений (в т.ч. для Open WebUI) и интеграционных пайплайнов, микросервисов, C# (является плюсом), знание Java/React — как дополнительный стек;
- Понимание принципов ИБ при работе с LLM: минимизация рисков утечки данных, фильтрация ввода/вывода, скоупинг доступа инструментов при использовании MCP и агентных сценариев
Условия:
- График 5/2 с 9.00 до 18.00, пятница сокращенная до 16.45;
- Бесплатное обучение: опытные наставники, тренинги, онлайн-курсы;
- Корпоративная библиотека;
- Дружный коллектив и опытный руководитель
Ключевые навыки
- AI
- LLM
- LangChain
- LangGraph
- RAG-система
- Qdrant
- Weaviate
- FAISS
- Python
- Open WebUI
- Java
- React