Agentic AI Engineer по хемоинформатике

Что за роль

Agentic AI Engineer будет создавать инфраструктуру знаний для AI-агентов, работающих со сложными научными и техническими процессами. Фокус — подготовка и поиск информации, на которой строятся ответы и действия агентов. В предметной области хемоинформатики важно связывать научные документы и данные с механизмами извлечения релевантного контекста.

Что предстоит делать

• Разрабатывать компоненты инфраструктуры знаний для AI-агентов и научных сценариев.
• Создавать и улучшать RAG-процессы: находить нужные сведения в источниках и передавать их моделям как контекст.
• Настраивать семантический поиск и информационный retrieval для работы с научными и техническими материалами.
• Использовать embedding-модели и векторные базы данных для представления, хранения и поиска информации.
• Проектировать обработку документов для извлечения структурированного и пригодного для поиска содержания.
• Разрабатывать AI-компоненты на Python и интегрировать LLM в сложные рабочие процессы.

Что потребуется

• Опыт разработки на Python.
• Понимание принципов работы LLM и построения решений на их основе.
• Знакомство с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных.
• Навыки работы с семантическим поиском, извлечением информации и обработкой документов.
• Интерес или опыт в хемоинформатике и научных либо технических сценариях применения AI.

Что важно знать

Это инженерная AI-позиция на стыке языковых моделей, поиска знаний и научных данных. В описании обозначены ключевые направления и стек, но не уточнены требования к стажу, конкретные инструменты, условия занятости и детали продукта.