ML-инженер (AI)

Локация: Санкт-Петербург; доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы

Компания

Биотехнологическая компания, развивающая ключевой продукт на основе мультиагентной системы.

Что делать

• Разрабатывать мультиагентную систему от прототипа до рабочей эксплуатации.
• Проектировать роли агентов, распределение задач, сценарии взаимодействия, вызов инструментов, проверку результатов и самокоррекцию.
• Создавать безопасные инструменты агентов, оркестратор с последовательным, параллельным и графовым выполнением, а также протоколы обмена данными.
• Проектировать память и управление контекстом, включая историю работы и эффективное использование ресурсов.
• Создавать точки участия человека в критичных сценариях и проверять качество системы на специализированных наборах примеров.
• Защищать агентов от вредных инструкций, подмены контекста и других сбоев.

Требования

• Более 6 лет опыта.
• Опыт разработки приложений на базе больших языковых моделей в рабочей эксплуатации, включая вызов инструментов, поиск контекста и агентные сценарии.
• Уверенное программирование на Python и опыт создания поддерживаемых сервисов для сложных продуктовых систем.
• Опыт проектирования мультиагентных архитектур или создания агентных циклов с нуля для многоэтапных задач.
• Опыт работы с LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK или аналогичными инструментами.
• Опыт использования оркестраторов Paperclip, Multica или сопоставимых решений.
• Практика применения ИИ-агентов в разработке, включая Claude Code, Codex, Cursor или аналогичные решения.
• Умение учитывать ошибки генерации, размер контекста, стоимость запросов и задержку ответа при проектировании систем.

Хорошо, если есть

• Опыт построения систем оценки качества и наблюдаемости для агентов.
• Опыт запуска мультиагентных архитектур в рабочей эксплуатации или вклад в открытые инструменты.

Культура и преимущества

• Возможность создавать ключевой продукт на основе мультиагентной системы.
• Влияние на архитектуру продукта с раннего этапа: роли агентов, правила взаимодействия, память, инструменты и маршрутизация.
• Задачи полного цикла — от проектирования агентных сценариев до тестирования, наблюдаемости и запуска.
• Работа с современными языковыми моделями и подходами к разработке ИИ-продуктов.