Т-БанкStaff-инженер
Команда внедрения LLM Platform — внутренняя платформа банка для разработки, оценки и запуска решений на базе LLM. Инженер будет переводить приоритетные бизнес‑задачи в агентные сценарии, доводить их до промышленной эксплуатации и передавать заказчикам
ГрейдLead
Опытот 5 лет
Стек
LangGraphLangChainRAGLLM ProxyMCPAI Tools HubT-EvalLangfuse
Задачи
- •Анализ бизнес‑процессов и определение сценариев применения AI‑агентов и критериев успеха
- •Оценка данных, интеграций, технических ограничений, рисков и стоимости эксплуатации
- •Проектирование и разработка агентных систем на Agent Platform и LangGraph
- •Реализация интеграций, тестирование, запуск и настройка мониторинга для промэксплуатации
- •Оценка качества агентов с помощью T-Eval и Langfuse, анализ задержки, стоимости и влияния на бизнес
- •Передача решений и знаний командам‑заказчикам, совместная разработка и сопровождение
Обязательно
- •Коммерческая разработка и запуск сложных систем в промышленную эксплуатацию от 5 лет
- •Опыт создания агентных или других решений на базе LLM и понимание их архитектуры и оценки качества
- •Умение проектировать распределённые системы, интеграции и API, понимание работы с данными, доступами и отказами
- •Уверенное написание и проверка промышленного кода на Python, Go, Java или другом языке
- •Опыт работы с LangGraph, LangChain, LangFlow или аналогичными фреймворками и построения RAG/MCP сценариев
- •Умение переводить неструктурированные задачи в технический план и доводить решения до результата
- •Навыки обсуждения технических решений с инженерами и бизнес‑заказчиками и аргументация ограничений
Будет плюсом
- •Опыт создания и развития продуктов или сервисов с нуля и работы с внутренними платформами
- •Опыт работы с Langfuse, T‑Eval или аналогичными системами трассировки и оценки качества
- •Знание Docker, Kubernetes, Helm и GitLab CI/CD
- •Опыт внедрения решений в крупных компаниях с требованиями к безопасности и доступам
- •Умение самостоятельно собрать рабочее решение от серверной части до простого UI
