Мы занимаемся разработкой и сопровождением высоконагруженных информационных систем.
Объединяем инновации, современные технологии и экспертов для создания масштабных технологических решений для государственного сектора и крупного бизнеса.
Наши решения позволяют работать с большими объёмами данных, быстро получать информацию, автоматизировать принятие управленческих решений и осуществлять опережающее управление на основе данных.
Обязанности:
Ваша работа будет состоять из двух больших блоков: внедрение (Custom) и развитие продукта (Core).
1. Инжиниринг процессов и промптов:
- Глубокий анализ регламентов и правил разработки (SDLC) у клиентов.
- Декомпозиция сложных задач (например, «написать фичу») на атомарные шаги для агентов.
- Написание, тестирование и отладка системных промптов для каждого шага (анализ требований, генерация кода, написание тестов).
- Сборка цельных workflow (сценариев работы агентов) из отдельных шагов, используя JavaScript или Python.
2. Внедрение и R&D:
- Запуск пилотных проектов: адаптация типовых агентов под специфику конкретного клиента (кастомизация промптов, настройка базы знаний проекта).
- Анализ результатов работы агентов: выявление слабых мест, галлюцинаций и логических ошибок.
- Обобщение опыта: выделение универсальных паттернов из частных внедрений для создания типовых рабочих процессов («коробочных» решений), которые будут работать у большинства клиентов с минимальными правками.
Требования:
- Понимание SDLC: Вы должны отлично понимать, как устроена разработка ПО (кто такой аналитик, как выглядит хороший код, зачем нужны unit-тесты), чтобы автоматизировать роли системного аналитика, разработчика, тестировщика.
- Навыки программирования: Уверенное владение Python или JavaScript. Вы будете не только писать текст, но и программировать логику переходов между шагами агента.
- Опыт работы с LLM: Понимание принципов работы GEMINI,QWEN, Chat GPT, Claude и других моделей. Знание техник промпт-инжиниринга (Chain-of-Thought, Few-Shot, ReAct и др.).
- Системное мышление: Умение превратить хаотичное описание процесса («мы как-то так кодим») в строгий алгоритм.
- Навык работы с информацией: Умение структурировать знания и формировать контекст (RAG) для агентов.
Будет плюсом:
- Опыт работы на позиции разработчика, QA-лида или технического аналитика.
- Опыт использования фреймворков для LLM (LangChain, AutoGPT, Semantic Kernel и др.).
- Понимание принципов работы векторных баз данных.
Условия:
- Офисный/гибридный/удаленный формат работы;
- ДМС со стоматологией;
- Компенсация спорта;
- Корпоративный университет и библиотеки;
- Скидки на домашний интернет и мобильную связь «Т2»;
- Конкурентный уровень дохода (обсуждается на этапе собеседования).
