Миссия роли: Разрабатывать, интегрировать и поддерживать core-компоненты платформы ИИ-агентов. Фактически стать ключевым мостом между Python-миром AI/ML и основным продуктовым стеком компании.
Ключевые задачи:
- Разработка backend-сервисов на Python (FastAPI) для оркестрации ИИ-агентов, их интеграция с существующими C#-сервисами через Kafka/REST.
- Создание и оптимизация ETL-пайплайнов для обработки документов: извлечение текста (pdfplumber, Tesseract), структурирование данных из Word/Excel, работа с изображениями.
- Разработка, обучение и операционализация ML-моделей для скоринга (например, с использованием CatBoost/Sklearn). Интеграция моделей в сервисы.
- Интеграция множества внешних LLM-API и других вендорских решений. Написание адаптеров, обработка ошибок, управление тарификацией.
- Реализация агентов для ресерча и генерации контента с верификацией данных.
- Участие в развертывании и поддержке сервисов в Kubernetes (написание Dockerfile, Helm-чартов, настройка мониторинга).
Требования:
- Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет (FastAPI/Flask, asyncio, SQLAlchemy).
- Опыт работы с различными источниками данных (API, базы данных, очереди). Знание SQL (желательно T-SQL или PL/pgSQL).
- Практический опыт работы с ML: feature engineering, обучение/fine-tuning моделей, валидация (библиотеки Sklearn, CatBoost, LightGBM).
- Опыт интеграции внешних API и написания клиентского кода.
- Умение работать с Docker. Базовое понимание принципов Kubernetes.
- Уровень английского языка, достаточный для чтения технической документации.
- Опыт работы в банках/финтехах.
Желательные требования:
- Опыт работы с фреймворками для LLM (LangChain, LlamaIndex).
- Опыт настройки векторных баз данных (PGVector, Redis как vector DB).
- Знакомство с инструментами наблюдения за ML-моделями (Evidently AI, WhyLabs).
