Senior AI Engineer / Python Developer по LLM-агентам и RAG

Что за роль

Это инженерная позиция на стыке Python-разработки и прикладного использования языковых моделей. Основной фокус — создание инструментов для LLM-агентов и интеграция решений с корпоративными системами, включая 1С, почту и файловые ресурсы. Важно доводить разработки до практического применения: от сбора требований и пилота до оценки качества и поддержки.

Что предстоит делать

• Разрабатывать инструменты для агентов и интеграции с корпоративными системами через API и webhooks.
• Создавать решения для обработки договоров, счетов, таблиц и других документов.
• Автоматизировать сбор и анализ данных из внешних источников, консолидировать отчётность.
• Собирать требования, описывать текущие и целевые процессы, выявлять краевые случаи.
• Запускать пилоты, оценивать качество решений на моделях, анализировать логи и находить причины ошибок.
• Готовить техническую документацию и инструкции для пользователей, поддерживать внедрённые решения.

Что потребуется

• Более шести лет общего опыта; не менее трёх лет промышленной разработки на Python.
• Практический опыт с FastAPI, asyncio, REST API и webhooks.
• Навыки работы с SQL и базами данных, Docker, Git, тестированием и код-ревью.
• Практический опыт с языковыми моделями: OpenAI-совместимыми API, prompt engineering, structured output и tool calling.
• Понимание RAG: embeddings, векторного поиска и переранжирования.
• Знание основ безопасности LLM-решений: разграничение доступа, хранение секретов и защита от prompt injection; знакомство с MCP.

Что важно знать

В работе сочетаются backend-разработка, интеграции и проверка качества AI-решений на реальных корпоративных сценариях. Здесь важно не только собрать прототип, но и оценить его поведение, разобраться с ошибками и подготовить решение к использованию.