Обзор роли

Эта роль сосредоточена на проектировании, создании и развертывании возможностей на базе ИИ, которые служат общей, повторно используемой инфраструктурой для всего банка — рабочие процессы ИИ-агентов, конвейеры с дополненной выборкой, корпоративные системы знаний и интеграции с внутренней технологической экосистемой банка.

Старший инженер GenAI работает на стыке прикладной инженерии ИИ, интеграции корпоративных систем и ответственной доставки ИИ, напрямую способствуя реализации стратегических приоритетов Ameriabank в области ИИ.

Основные обязанности

1. Проектирование и разработка решений в области ИИ

• Проектирование, разработка и развертывание автоматизаций на базе ИИ, рабочих процессов агентов и конвейеров RAG, обслуживающих множество бизнес-доменов по всему банку.
• Проектирование и развитие Единой корпоративной базы знаний, включая прием документов, структурированное извлечение, разрешение сущностей, проектирование онтологий/схем, извлечение отношений, происхождение доказательств, векторное индексирование и гибридный поиск GraphRAG.
• Разработка и поддержка повторно используемых компонентов ИИ, шаблонов агентов и эталонных архитектур, на основе которых может строить любая команда или подразделение — воплощая принцип «создай один раз, используй многократно».
• Проектирование и реализация фреймворков Agentic AI — обеспечение автономных многоэтапных рабочих процессов, координирующих работу между системами, инструментами и процессами.

2. Интеграция и корпоративные системы

• Создание и поддержка интеграций с корпоративными системами — Jira, Confluence, TestRail, Azure DevOps — обеспечивающих автоматизацию бизнес-процессов и SDLC на базе ИИ.
• Разработка внутренних API и микросервисов, связывающих компоненты ИИ с инфраструктурой банка.
• Интеграция возможностей ИИ с платформой автоматизации рабочих процессов n8n (или аналогичной) — проектирование и поддержка производственных конвейеров автоматизации процессов на базе ИИ.
• Участие в системе ИИ-агентов SDLC — сквозном жизненном цикле разработки программного обеспечения с помощью ИИ, охватывающем анализ требований, генерацию тестов, обзор кода и документацию.

3. Исследования, PoC и эксперименты

• Руководство разработкой концепций (proof-of-concept) для новых технологий ИИ — мультимодальных моделей, обработки голоса и речи, моделей компьютерного зрения и фреймворков Agentic AI.
• Оценка производительности, точности, экономической эффективности и безопасности моделей как в контролируемой локальной среде, так и в облаке.
• Исследование и оценка новых моделей и инструментов с открытым исходным кодом — рекомендации по их внедрению на основе данных структурированной оценки.
• Вклад в развитие возможностей армянского языка — оценка многоязычных моделей, подходов к тонкой настройке и решений OCR для обработки армянских документов.

4. Безопасность, управление и документация

• Обеспечение соответствия всех решений ИИ структуре классификации данных банка — определение соответствующего уровня развертывания (локальное, облачное SaaS или облачное PaaS) на основе конфиденциальности данных.
• Взаимодействие с отделами информационной безопасности, кибербезопасности и операционных рисков для обеспечения безопасной обработки данных, журналов аудита, управления промптами и прозрачности моделей.
• Документирование архитектур ИИ, конвейеров, экспериментов и проектных решений — вклад в библиотеку повторно используемых шаблонов и базу знаний службы Enablement GenAI.
• Поддержка реестра развернутых ИИ-возможностей — обеспечение наличия у каждой производственной системы документированной ответственности, базовых показателей производительности и записей об управлении.

Квалификация и требования

Требуемые

• Опыт: 5+ лет в разработке программного обеспечения или прикладном ИИ/МО, из них не менее 2 лет с фокусом на системы GenAI в производственных средах.
• RAG и системы знаний: Подтвержденный опыт проектирования и поддержки конвейеров RAG и векторных баз данных.
• Графы знаний: Опыт моделирования графовых данных, извлечения сущностей/отношений, разрешения сущностей, обхода графов и языков запросов, таких как Cypher. Опыт комбинирования графового и векторного поиска для GraphRAG крайне желателен.
• Агентные системы: Опыт проектирования инструментов с использованием LLM-приложений и многоэтапных рабочих процессов ИИ, включая оркестрацию, управление состоянием, структурированные выводы, обработку сбоев, элементы управления «человек в цикле» и оценку. Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками желателен.
• Python и разработка ПО: Сильные навыки разработки на Python, включая тестирование, упаковку, асинхронное программирование, разработку API и проектирование программного обеспечения производственного качества.
• API и интеграция: Солидный опыт разработки API и архитектуры микросервисов; опыт интеграции систем ИИ с корпоративными платформами (Jira, Confluence или аналогичными).
• Инфраструктура: Контейнеризация (Docker), системы Linux и локальные развертывания на базе GPU; предпочтителен опыт работы с локальной средой ИИ.
• Автоматизация: Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов — n8n или аналогичными — создание производственных систем автоматизации процессов на базе ИИ.
• Безопасность: Понимание классификации конфиденциальности данных, практик безопасного развертывания ИИ и требований соответствия в регулируемых средах.

Предпочтительные квалификации и опыт

• Опыт развертывания и эксплуатации ИИ в безопасных, регулируемых отраслевых средах — банковское дело, финансовые услуги или здравоохранение.
• Опыт в области инженерии данных — конвейеры ETL, обработка структурированных и неструктурированных данных, опыт работы с SQL и Pandas.
• Опыт работы в рамках гибких моделей разработки (Agile или Agile@Scale).
• Вклад в проекты ИИ с открытым исходным кодом или инициативы внутренней инновации.
• Опыт работы в банковском или финансовом секторе — понимание основных банковских процессов, регуляторной среды или финансовых данных.