Технический руководитель (ИИ)

Описание

АЙСИ ГРУПП — холдинг, развивающий торговые сети и телекоммуникационную инфраструктуру в Крыму и Новороссии. Компании холдинга занимают ключевые позиции на рынках присутствия и формируют современную среду для жизни и бизнеса в регионах. В аккредитованную ИТ компанию Холдинга приглашаем кандидатов на позицию Технический руководитель (технический лидер) команды разработки AI Условия: Удалённый формат работы. Оформление в Аккредитованную ИТ компанию. График работы 5\2, с 9:00 до 18:00 по МСК. Размер заработной платы обсуждается индивидуально. Официальное трудоустройство, согласно ТК РФ. Интересные задачи, корпоративное обучение в рамках должности. Работа в крупной развивающейся компании. На старте возможны командировки в Симферополь. Обязанности: Настроить guardrails: что агенту разрешено делать самостоятельно, где обязательна эскалация человеку, как логируется каждое действие Вести ревью кода и держать архитектурную дисциплину по мере роста команды до 8-10 человек Лично писать код сложных агентов - это играющий тренер, а не менеджер Разбирать ошибки и галлюцинации, точечно донастраивать RAG- и LLM-пайплайны Менторить команду, проводить воркшопы, транслировать практики работы с агентами Спроектировать архитектуру платформы агентов с нуля: слой инференса, шлюз к моделям, векторное хранилище, оркестрация, наблюдаемость Собрать переиспользуемый шаблон агента, чтобы каждый следующий не писался заново, а собирался из готовых компонентов В рамках развернутых моделей определить, что обрабатываем локально, а что уходит в API внешних LLM - по стоимости и требованиям безопасности Спроектировать управление памятью и состоянием агентов, интеграцию с внутренними системами через API и MCP Выстроить систему оценки качества: офлайн-метрики, llm-as-a-judge, human evaluation, регресс-проверки промптов перед релизом Требования: От 6 лет в разработке, из них 2-3 года в роли Lead или архитектора Успешные кейсы вывода LLM и RAG-решений в продакшн - не пилоты и не демо Экспертный Python: asyncio, FastAPI, Pydantic Глубокое понимание архитектуры автономных агентов: планирование, tool calling, память, состояние, мультиагентная координация Практический опыт с LangGraph, LangChain, LlamaIndex, CrewAI или AutoGen Векторные БД (pgvector, Qdrant, Milvus), гибридный поиск, Advanced RAG: чанкинг, реранкинг Опыт разворачивания инференса (vLLM, TGI или аналоги) и понимание экономики токенов Способность работать без готовой инфраструктуры и принимать решения при неполных данных Опыт с MLE-задачами: дообучение моделей, LoRA, адаптация под домен Кастомизация ИИ-ассистентов разработчика: Claude Code, Cursor, Copilot ​​​​​​