ML Tech Lead / AI CTO — AI Agents & Copilots

LantaTS - Показать контакты
Центр компетенций интеллектуализации и автоматизации процессов создает AI-агентов и копилотов нового поколения, которые автономно решают бизнес-задачи и усиливают продуктивность команд. Ищем технического лидера, который будет проектировать архитектуру интеллектуальных систем и выводить прототипы в production.

Что предстоит делать

• Проектировать и разрабатывать multi-agent системы с orchestration, tool calling и автономным принятием решений;


• Создавать AI Copilots с контекстной памятью, персонализацией и адаптивным поведением;


• Строить production-grade RAG-пайплайны : гибридный поиск, semantic chunking, контекстное переранжирование, query rewriting;


• Развивать архитектуру agentic workflows : planning, reasoning, reflection, self-correction;


• Внедрять observability для агентов: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг принятия решений, cost tracking, quality gates;


• Управлять версионированием prompt templates, эмбеддингов, инструкций агентов и датасетов с возможностью безопасного rollback;


• Вести команду из 5 специалистов (ML-инженеры, разработчики, DevOps): ревью кода, архитектурные сессии, growth planning;


• Интегрировать AI-компоненты в корпоративные продукты с высокими требованиями к надежности и безопасности.

Что важно для успеха

• 5+ лет опыта в applied ML/NLP , минимум 1 год в роли tech lead с hands-on разработкой ;


• Production-grade Python : чистая архитектура, типизация, async/await , профилирование, тестирование;


• Реальный опыт разработки AI Agents : LangGraph/LlamaIndex/AutoGPT или кастомные решения с tool use, multi-step reasoning;


• Глубокая экспертиза в RAG : векторные БД (Pinecone/Qdrant/Weaviate), embedding models, chunking strategies, hybrid search, rerankers;


• Понимание LLM orchestration patterns: ReAct, Plan-and-Execute, Reflection, Tree of Thoughts ;


• Опыт с observability стеком для LLM: **LangSmith/Weights & Biases/Phoenix/**кастомные решения, метрики качества агентов;


• Навыкиprompt engineering и fine-tuning для специфичных задач.

Будет плюсом

• Опыт с voice AI и speech analytics (STT/TTS интеграция в агентов);


• Знание MLOps практик: модельный реестр, A/B тестирование промптов , continuous evaluation ;


• Опыт работы с foundation models API: OpenAI, Anthropic, Google, локальные LLM;


• Понимание безопасности LLM-систем:prompt injection защита, PII filtering, content moderation ;


• Участие в open-source AI проектах или публикации по AI agents.

Формат работы:

• Гибридный

EditPublish