Agentic AI Agent

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Инженер по агентным AI-системам в международной продуктовой компании (digital entertainment). Задача — проектировать и внедрять автономных агентов на базе LLM, развивать внутренний Knowledge Hub и координировать кросс-командное внедрение AI-инструментов.

Задачи

• Проектировать и реализовывать агентные архитектуры: многошаговые планировщики, ReAct-циклы, оркестрацию вызовов инструментов и системы памяти
• Строить надёжные агентные пайплайны, устойчивые к неоднозначности, с восстановлением после сбоев и эскалацией к человеку
• Интегрировать LLM (Claude, GPT, open-source модели) с внешними инструментами, API, базами данных и корпоративными системами
• Разрабатывать фреймворки оценки надёжности, точности, стоимости и задержек агентов в продакшене
• Внедрять guardrails, слои безопасности и human-in-the-loop контроль для автономных систем
• Оптимизировать под реальные ограничения: стоимость токенов, бюджеты задержек, rate limits и управление контекстным окном
• Совместно с product и engineering командами искать возможности автоматизации в портфеле digital entertainment
• Развивать внутренние инструменты и фреймворки для ускорения разработки агентов
• Исследовать новые AI-технологии, пилотировать инструменты и координировать проекты внедрения между подразделениями
• Развивать внутренний Knowledge Hub, обеспечивая бесшовный поток информации и максимальное использование AI сотрудниками

Требования

• 5+ лет опыта в software engineering, из них 1–2 года в системах на базе LLM
• Практический опыт построения агентных систем: оркестрация, использование инструментов, управление состоянием, а не только prompt engineering
• Уверенное владение Python; знание TypeScript будет плюсом
• Глубокое понимание LLM API (Claude, OpenAI и др.): function calling, structured outputs, streaming
• Опыт работы хотя бы с одним агентным фреймворком (LangGraph, CrewAI, AutoGen или собственным)
• Крепкие основы software engineering: тестирование, CI/CD, observability, контроль версий
• Опыт с RAG-пайплайнами, векторными базами (Pinecone, Weaviate, pgvector) и retrieval-системами
• Опыт с MCP (Model Context Protocol) или аналогичными стандартами интеграции инструментов

Навыки

• Python
• TypeScript
• LLM
• Claude
• GPT
• OpenAI
• LangGraph
• CrewAI
• AutoGen
• RAG
• Pinecone
• Weaviate
• pgvector
• MCP
• CI/CD
• vector databases