Описание

Разрабатывать и поддерживать AI-агенты на Python для автоматизации анализа данных финмониторинга
Проектировать архитектуру агентных систем: планирование действий, использование инструментов (tools) и оркестрация вызовов моделей
Реализовывать пайплайны RAG (Retrieval-Augmented Generation): эмбеддинги, чанкинг документов, гибридный поиск (BM25 + векторный), переранжирование результатов
Интегрировать агенты со сторонними системами по протоколам SOAP/REST, работать с брокерами сообщений Kafka и RabbitMQ
Использовать фреймворки LangChain и LangGraph для построения цепочек рассуждений (chain-of-thought) и графов состояний агентов
Оптимизировать работу с данными: писать SQL-запросы, обрабатывать большие массивы информации с помощью pandas и PySpark
Создавать backend-обвязку для агентов на FastAPI (или Flask/Django)

Python & LLM: Уверенное владение Python (включая асинхронное программирование), знание принципов работы LLM (Large Language Models)
Фреймворки: Опыт работы с LangChain, LangGraph
Архитектура агентов: Опыт разработки AI-агентов
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Практический опыт реализации RAG: эмбеддинги, чанкинг, ретриверы (BM25 + векторный поиск), переранжирование
Backend Python: Опыт разработки сервисов на FastAPI, Flask или Django
Инфраструктура: Умение работать с брокерами сообщений (Kafka, RabbitMQ) и базами данных
Инструменты для данных: Владение инструментами для работы с данными: SQL, pandas, PySpark

Разработчик Python (AI агенты)