Компания "Citi Fuel (ООО Staff Atlantic)"
Цель роли:
Построить с нуля внутреннюю архитектуру agentic AI в компании: от проектирования логики LLM-агентов и пайплайнов до настройки продакшн-инфраструктуры. Основная задача — автоматизация и оптимизация внутренних процессов с помощью продвинутых LLM-инструментов.
Основные задачи:
- Спроектировать и реализовать архитектуру внутренних AI-агентов с нуля
- Использовать OpenAI API, LangChain (или аналоги) и внешние инструменты (SQL, API, файлы)
- Реализовывать инструменты планирования, памяти, обработки запросов и генерации действий
- Интеграция агентов с внутренними источниками данных (БД, Google Docs, файлы, CRM и др.)
- Разворачивать решения в продакшене, обеспечивать масштабируемость и надежность
- Обеспечить документацию, стандарты и базу для дальнейшего роста AI-направления
Требуемые навыки и опыт:
- 4+ лет практического опыта разработки на Python
- 1+ лет опыта работы с LLM-инфраструктурой (LangChain, OpenAI API, RAG и др.)
- Опыт проектирования и реализации agentic-подходов (или аналогичных пайплайнов)
- Уверенная работа с API, SQL, файловыми источниками, базами знаний
- Понимание архитектуры LLM, принципов memory, tool usage, reasoning
- Навыки развертывания решений: Docker, CI/CD, базовая DevOps-компетенция
- Способность работать автономно, с нуля, без готовой инфраструктуры
- Опыт документирования и выстраивания техстека для дальнейшего масштабирования
Будет плюсом:
- Опыт построения RAG-систем (retrieval-augmented generation)
- Знание векторных баз данных (FAISS, Weaviate, Pinecone и др.)
- Опыт с LangGraph, CrewAI, AutoGPT или подобными фреймворками
- Опыт продакшн-работы с PDF, CSV, email-потоками, календарями и другими источниками
Инструменты и технологии:
- Python, LangChain, OpenAI API
- SQL, REST APIs, Docker, Git
- Векторные базы (по мере необходимости)
- Airflow/FastAPI (опционально)
Мы предлагаем:
- Уровень оплаты обсуждается индивидуально (в зависимости от компетенций).
- Прямой доступ к руководству: вас услышат.
- График 5/2, праздники и выходные по американскому производственному календарю.
- Гибридный формат работы.
- Релоканты также рассматриваются.
Пожалуйста, прикрепите к отклику портфолио или примеры кейсов, которые вы решали ранее.