Senior AI Engineer

1. Оркестрация: LangChain, LangGraph или аналогичные фреймворки на основе состояний.
2. Векторные БД: Pinecone, Weaviate или pgvector.
3. Prompt Engineering: Продвинутые методы (Chain-of-Thought, ReAct, Few-Shot).

• Производственное мышление: Опыт не только создания демонстрационных версий, но и их эксплуатации. Вы знаете, как обрабатывать ограничения скорости, переполнение контекстного окна и недетерминированные ошибки.
• Soft Skills: Способность объяснять «вероятностное программное обеспечение» нетехническим специалистам, управляя ожиданиями, что агенты никогда не бывают на 100% точными, но могут быть на 100% полезными.
• Коммуникация: Отличные коммуникативные навыки, опыт документирования технических решений, обмена знаниями и передачи знаний команде.

Обязанности:

Разработка агентных систем и оркестрация

• Проектирование рабочих процессов: Проектирование сложных многоагентных рабочих процессов с использованием технологического стека Microsoft AI. Проектирование, разработка и внедрение агентов для обработки циклов, прерываний и вмешательств человека.
• Использование инструментов и вызов функций: Создание надежных «слоев инструментов», позволяющих LLM безопасно взаимодействовать с внутренними API, базами данных и сторонними SaaS-платформами (например, SalesForce, Workday, ServiceNow и т. д.).
• Управление состоянием: Проектирование постоянных слоев для эффективного управления памятью агентов, историей диалогов и контекстными окнами.

Продвинутая стратегия работы с данными и RAG

• Конвейеры поиска: Создание производственных систем поиска и интеграции данных. Оптимизация векторного индексирования, разбивки документов и алгоритмов переранжирования для обеспечения высокоточного поиска контекста.
• Качество данных: Сотрудничество с инженерами данных для курирования «золотых наборов данных» для потребления агентами.

LLMOps, оценка и качество

• Автоматизированная оценка: Создание конвейеров CI/CD для ИИ, включающих тестирование «LLM как судья». Использование фреймворков для оценки результатов работы агентов на точность, галлюцинации и безопасность перед развертыванием.
• Наблюдаемость: Инструментирование приложений с помощью инструментов трассировки для визуализации цепочек рассуждений агентов, мониторинга задержки и отладки сбоев в производственной среде.
• Оптимизация затрат: Мониторинг использования токенов и задержки, оптимизация плотности промптов и стратегий кэширования для поддержания высокой производительности при устойчивых затратах.

Инновации и сотрудничество

• От прототипа к производству: Быстрая проверка новых идей с использованием передовых моделей, затем рефакторинг успешных прототипов в поддерживаемый, протестированный производственный код.
• Внедрение стандартов: Будьте в курсе событий, оценивая новые технологии для стандартизации подключения агентов.