Citi
Software Engineer GEN AI, Assistant Vice President
Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.
Инженер по генеративному ИИ (AVP) в команду USCC Architecture and AI Engineering банка Citi. Задача — разрабатывать и масштабировать продакшн-компоненты корпоративной мультиагентной AI-платформы, автоматизирующей жизненный цикл разработки ПО.
Задачи
- Разрабатывать и поддерживать продакшн AI-агентов для анализа продукта, сбора требований, прототипирования UI, генерации бэклога и автоматической реализации кода с созданием pull request
- Реализовывать мультиагентные workflow на Google Agent Development Kit (ADK), включая оркестрацию субагентов, human-in-the-loop approval gates и обмен сообщениями agent-to-agent (A2A)
- Интегрировать Gemini и Anthropic Claude в агентные пайплайны через корпоративные шлюзы, применяя продвинутый prompt engineering и структурированный tool/function calling
- Подключать агентов к корпоративным системам (документация Engineering & AI Product, JIRA, GitHub) через MCP-подобные интерфейсы
- Строить RAG-пайплайны с vector search, эмбеддингами и кластеризацией для привязки ответов агентов к точному корпоративному контексту
- Создавать evaluation harnesses (LLM-as-judge, parallel jury) для измерения faithfulness, relevancy, hallucination rate и task completion
- Писать продвинутый асинхронный Python и разрабатывать хорошо документированные сервисы на FastAPI с персистентным состоянием сессий в PostgreSQL
- Применять структуры данных, алгоритмы и анализ сложности для эффективной работы оркестрации и логики retrieval на масштабе
- Инструментировать сервисы для observability, поддерживать CI/CD и контейнеризированные деплойменты, применять secure coding и guardrails, писать тесты (unit, integration, end-to-end) для каждого изменения
Требования
- 3–7 лет практического опыта в software engineering (5+ для обладателей PhD) с подтверждённым треком поставки продакшн-ПО
- Сильные фундаментальные знания CS: структуры данных, алгоритмы и сложность, операционные системы, сети, проектирование и оптимизация реляционных БД
- Продвинутый Python (async, typing, управление зависимостями) и зрелые практики разработки: чистый код, автоматизированное тестирование, контроль версий, CI/CD
- Практический опыт разработки LLM-приложений (prompt engineering, tool/function calling, структурированные выходы) и мультиагентных/агентных фреймворков
- Практический опыт построения RAG-пайплайнов с векторными БД и retrieval на эмбеддингах, а также знакомство с методами оценки структурированных выходов LLM/агентов
- Опыт интеграции AI-систем с внешними инструментами и документацией через структурированные интерфейсы (например, MCP), рабочие знания Docker и Kubernetes/OpenShift
- Степень бакалавра в Computer Science или смежной области
Условия
- Полная занятость
- Заработная плата $107,120.00 – $160,680.00
- Дискреционные и формульные incentive и retention awards для подходящих сотрудников
- Конкурентные бенефиты: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, 401(k), страхование жизни, от несчастных случаев и инвалидности, wellness-программы
- Оплачиваемые отпуска: плановый отпуск, больничные и оплачиваемые праздники
- Citi — равноправный работодатель
Навыки
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Google Agent Development Kit (ADK)
- Gemini
- Anthropic Claude
- Prompt Engineering
- Function Calling
- MCP
- RAG
- Vector Search
- Embeddings
- Clustering
- LLM-as-judge
- Async Python
- Docker
- Kubernetes
- OpenShift
- CI/CD
- JIRA
- GitHub
- Go
- React
- TypeScript
- SSE
- ChromaDB
- pgvector
- HDBSCAN
- HashiCorp Vault
- SSO
- JWT
- Langfuse
- Prometheus
- Distributed Tracing