Мы создаем AI-агента для существующего Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Цель решения — преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые автоматизированные тесты на Gherkin с использованием существующей кодовой базы готовых, реализованных в коде, шагов.
Продукт решает проблему дорогого и медленного создания BDD-автотестов, помогает ускорить работу команды, снизить стоимость регресса, повысить переиспользование шагов и стандартизировать процесс автоматизации. Это прикладной AI-проект на стыке LLM, RAG и автоматизации тестирования.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций.
- Развивать и разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграционные взаимодействия.
- Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных «шагов» из существующей библиотеки.
- Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой.
- Формировать требования для построения CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и контроля качества для AI-агента.
- Проводить ревью кода, поддерживать код-стандарт и участвовать в командных коммуникациях.
- Взаимодействовать с специалистами по автоматизированному тестированию, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования.
- Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения, в формате IDE plugin.
Технологический стек
- Python 3.
- FastAPI, Streamlit.
- PostgreSQL, pgvector.
- Apache Kafka.
- Docker.
- Linux.
- HTTP, REST, GraphQL.
- LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search.
Что мы ожидаем
- Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, желательно PostgreSQL + pgvector.
- Опыт разработки ReAct-агентов.
- Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования.
- Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio.
- Практические знания и навыки работы с LLM.
- Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений, включая Docker.
- Опыт от 2 лет.
Условия работы
- Формат работы: офис, г. Москва ул. Вавилова 29.
- ДМС со стоматологией с первого месяца работы.
- Техника для работы.
- Компенсация фитнеса (до 50%).
