Лавка
Старший разработчик агентов для бизнеса
4d ago
RussiaSeniorOnsitepythonpostgresqlasynciollmragfinetuninglangchain
Старший разработчик-агентостроитель для проектирования и развития AI-систем end-to-end в Лавке. Ответственность за крупные AI-инициативы, архитектуру и эксплуатацию с использованием Python, Postgres и lang*.
About the company
- Компания Лавка занимается разработкой AI-систем для бизнеса с интеграциями внутренними сервисами Яндекса и внешними API.
Responsibilities
- Вести крупные AI-инициативы под ключ (30–50+ человеко-дней), от идеи, RFC до продакшна и эксплуатации.
- Проектировать архитектуру AI-систем, включая оркестрацию, общий контекст и память, переиспользуемые инструменты, фолбэки, маршрутизацию между моделями, определять, что реализовать через RAG, файнтюн или промпт, защищать архитектуру на ревью и доводить до внедрения.
- Работать с нагруженными агентскими сценариями: проектировать отказоустойчивые компоненты, мониторинг качества и галлюцинаций в продакшне, оптимизация latency и стоимости вызовов LLM, обработка пиковых нагрузок, настройки ретраев и фолбэков, поддерживать SLA агентов.
- Предлагать архитектурные и продуктовые изменения, формулировать гипотезы по снижению затрат, увеличению покрытия сценариев, ускорению time-to-answer, удешевлению инференса, защищать и реализовывать их.
- Поддерживать жизненный цикл агентов в продакшне, выстраивать системы мониторинга качества, расширять покрытие сценариев и масштабировать решения на другие сервисы, дежурить по проектам.
Requirements
- Уверенное владение Python для продакшн-разработки, опыт с нагруженными асинхронными системами, очередями, базами данных, умение предвидеть узкие места и обходить их.
- Опыт ведения крупных проектов end-to-end от формулировки задачи и RFC до выкатки и поддержки в проде, умение декомпозировать инициативы, защищать архитектуру, согласовывать решения.
- Понимание LLM и AI-агентов на уровне продакшн-практики: подбор моделей, проектирование инструментов, оценка качества, исправление галлюцинаций.
- Архитектурное и продуктовое мышление, способность видеть точки роста за рамками текущих задач, формулировать гипотезы и оценивать их бизнес-ценность.
- Проактивность и автономность: способность приходить с идеями, защищать их и доводить до результата, влиять на техническое направление.
Nice to have
- Опыт работы с API больших языковых моделей (YandexGPT, OpenAI, Anthropic): разработка инструментов, промптов, RAG-пайплайнов под серьёзные нагрузки.
- Опыт ML-разработки, понимание применения файнтуна, RAG, промпт-инжиниринга и классического ML.
- Глубокое знакомство с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и продвинутыми RAG-подходами: гибридный поиск, реранкинг, агентный RAG.
Conditions
- Работа в офисе в Москве.
Found in@backend_frontend_jobs