AI Engineer в команду экспериментальных финтех‑проектов (Kotlin)
Описание
Мы — команда экспериментальных финтех‑проектов в Яндексе, создаём финансовый сервис на базе AI‑агентов. Наша задача — превратить возможности языковых моделей в работающий продукт. Ищем AI Engineer. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска. Работа затронет весь пользовательский сценарий: от взаимодействия с AI до изменений в бэкенде и мобильном приложении. Мы ценим самостоятельность, короткие итерации и готовность экспериментировать. У вас будет возможность влиять на технические решения и развитие продукта. Какие задачи вас ждут Разработка AI-агентовВы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей. Интеграция языковых моделейВы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением. Оценка качестваВы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность. Проверка гипотезВы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта. Разработка с применением AI‑инструментовВы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода. Мы ждём, что вы Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры Работали с LLM и создавали решения на их основе Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования Будет плюсом, если вы Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры