AI Engineer, Agentic Systems в TG @jobsearchhhhh удалённо

AI-инженер уровня Middle+/Senior для проектирования и эксплуатации LLM-агентов в продакшене: клиентские и внутренние агенты, MCP-серверы, RAG, память и оценка качества. Работа на Amazon Bedrock и/или Microsoft Foundry.

Задачи:

• Проектировать, создавать и эксплуатировать LLM-агентов в продакшене — как клиентских, так и внутренних
• Создавать MCP-серверы поверх существующих баз данных и продакшен-систем и оркестрировать несколько внутренних и внешних MCP-серверов под одним агентом
• Проектировать память, управление контекстом и RAG для продакшен-использования
• Настраивать оценку качества, обрабатывать крайние случаи и поэтапно улучшать агентов после релиза
• Работать в архитектуре, объединяющей базы данных, интерфейсы, агентов и оркестраторные приложения
• Работать на Amazon Bedrock и/или Microsoft Foundry

Требования:

• 6+ лет общего опыта в IT на позициях Software Engineer, ML Engineer, AI Engineer
• Практический продакшен-опыт с Amazon Bedrock и/или Microsoft Foundry (Azure AI Foundry, Azure OpenAI)
• Опыт создания и вывода LLM-агентов в продакшен: клиентских (ассистенты, conversational AI) и внутренних для автоматизации процессов
• Сильный опыт как минимум с одним агентским фреймворком: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, Strands Agents или OpenAI Agents SDK
• Глубокий опыт с MCP: создание MCP-серверов поверх существующих БД и систем, интеграция внешних MCP-серверов и оркестрация нескольких под одним агентом
• Продакшен-уровень RAG, памяти и context engineering: embeddings, chunking, hybrid search, reranking, векторные базы данных, краткосрочная и долгосрочная память агента
• Умение назвать и объяснить агентские паттерны, реализованные лично (ReAct, planner-executor, reflection, router, supervisor, multi-agent, human-in-the-loop)
• Опыт оценки LLM, guardrails и мониторинга агентов в продакшене, итеративного улучшения по реальному использованию и кейсам сбоев
• Понимание системной архитектуры, объединяющей БД, API, агентов и оркестраторные приложения, плюс практический опыт Docker и CI/CD
• Минимум 1.5–2 года практической работы с LLM и агентами в продакшене с бэкграундом в ML/Python/DS
• Английский B2

Условия:

• Локация заказчика: Румыния
• Кандидаты: EU, все страны кроме Беларуси и России
• Ожидаемая дата старта: 23.11.2026
• Длительность: 12 месяцев
• Приоритет для первой партии: опыт в трейдинге, инвестициях, брокерстве или крипте в сочетании с AI-инжинирингом
• Плюсом будет опыт в финтехе или регулируемых отраслях (комплаенс, защита данных, аудируемость AI-выходов)
• Плюсом — более широкий опыт с AWS или Azure вокруг стека Bedrock/Foundry
• Плюсом — опыт с инструментами оценки и наблюдаемости LLM (LangSmith, Langfuse, Ragas, кастомные eval-пайплайны)
• Плюсом — глубокое практическое владение агентскими инструментами разработки для быстрого создания прототипов

Навыки:

• LLM
• AI agents
• MCP
• RAG
• Amazon Bedrock
• Microsoft Foundry
• Azure AI Foundry
• Azure OpenAI
• LangGraph
• LangChain
• LlamaIndex
• Semantic Kernel
• AutoGen
• Strands Agents
• OpenAI Agents SDK
• embeddings
• chunking
• hybrid search
• reranking
• vector databases
• ReAct
• planner-executor
• reflection
• router
• supervisor
• multi-agent
• human-in-the-loop
• LLM evaluation
• guardrails
• monitoring
• Docker
• CI/CD
• Python
• ML
• AWS
• Azure
• LangSmith
• Langfuse
• Ragas