Инженер развития и поддержки AI-агентов

Основная задача - собирать LLM-приложения и агентские сценарии для юристов, финансов, маркетинга, CRM и корпоративных функций — от первой гипотезы до production и регулярного использования.

Это роль для инженера, которому интересно не обучать новые модели с нуля, а заставлять готовые LLM работать внутри бизнеса: подключать инструменты и данные, строить RAG и agentic-flow, интегрироваться с внутренними системами и превращать сложный процесс в работающий продукт

Обязанности:

• Разрабатывать LLM-приложения и агентские сценарии для внутренних команд: маркетинга, финансов, юристов, CRM и других функций;

• Интегрировать готовые AI-продукты в операционные процессы и доводить их до ежедневного использования сотрудниками;

• Проектировать взаимодействие LLM с инструментами и внутренними данными через tool calling, MCP, RAG, embeddings и векторный поиск;

• Интегрировать AI-решения с внутренними системами и сервисами по API: 1С, корпоративными хранилищами, BI и другими источниками;

• Развивать внутренний AI-чат на TypeScript и подключать к нему скиллы и агентские сценарии для разных команд и процессов.

• JavaScript / TypeScript - Уверенное владение языком: типы, generics (базовый уровень), async/await, Promises, работа с JSON.

• Node.js

  • Express: роуты, middleware, обработка req/res.

  • Умение поднять локальный сервер и обработать запрос/ответ.

• React

  • Написание компонентов, работа с props.

  • Хуки: useState, useEffect.

  • Понимание различий между state в React и состоянием DOM.

• UI-библиотеки - Умение читать документацию и применять готовые компоненты (Mantine или аналог).

• REST

  • Знание HTTP-методов и кодов ответов (200/400/401/403/404/500).

  • Проверка запросов через curl или DevTools Network.

• Docker (базовый уровень)

  • Понимание образов, контейнеров, портов, volumes.

  • Команды docker run, docker logs, docker exec; сборка образа по Dockerfile.

• Git

  • Commit, branch, pull request, разрешение конфликтов (базовый уровень).

  • Понимание роли code review.

• Диагностика и обучаемость

  • Чтение логов, поиск по коду (grep), разбор stack trace, использование console.log и DevTools Network.

  • Способность читать документацию API (Atlassian, GitLab, Qdrant, Swagger) и реализовывать по образцу.

• Опыт тестирования (jest/vitest/собственный harness); тесты с express-моками API.

• Понимание SSE/WebSocket и их отличий от polling.

• Опыт работы с LLM-сервисами (Ollama, OpenAI API).

• Опыт использования Jira/Confluence/GitLab как API.

• Понимание аутентификации: Bearer-токен, OIDC/LDAP (теоретически).​​​​​​

Условия:

• Трудоустройство согласно Законодательству
• Гибридный формат работы
• Конкурентная заработная плата
• Профессиональное обучение и развитие
• Добровольное медицинское страхование сотрудника и членов семьи, страхование жизни и здоровья, продукты Банка на льготных условиях