Data scientist по ИИ-агентам

Описание

Обязанности

• Проектировать и реализовывать агентное ядро — turn-loop, оркестрацию tool-calling, управление подагентами, контекст-менеджмент: компакция и токен-бюджеты, промпт-архитектура, устойчивый роутинг моделей с graceful degradation
• Разрабатывать плагинную архитектуру для интеграции с внешними B2B-системами — писать MCP-серверы, обеспечивать безопасное исполнение кода в песочницах, строить абстракции над LLM-провайдерами Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex через LiteLLM и собственные прокси
• Оркестрировать мультиагентные workflow — проектировать взаимодействие агентов на собственной архитектуре, адаптированной под доменную специфику
• Разрабатывать систему оценки качества — создавать eval-гейты, бенчмарки для агентов, инструменты для трассировки и отладки

Требования

• Опыт создания production-агентных систем, построения мультиагентных рантаймов с подагентами, планировщиками, динамическим роутингом моделей. Важен опыт разработки сложных отказоустойчивых систем, а не просто цепочки из нескольких вызовов
• Опыт разработки на Python, TypeScript, Bun или Node.js
• Опыт интеграции с LLM-провайдерами — работа с OpenAI API, Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI, использование или написание собственных шлюзов на базе LiteLLM. Понимание нюансов кэширования, стриминга, retry-политик
• Опыт работы с LangChain или LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex или OpenAI/Anthropic Agents SDK, а также с MCP (•••/sdk). Понимание их ограничений и готовность создавать собственные решения, если опенсорс не закрывает доменные требования
• Опыт построения системы оценки и мониторинга, настройки трассировки с помощью OTel или Langfuse, внедрения eval-гейта, разработки бенчмарков для агентов, умение измерять качество и надежность
• Опыт технического лидства на уровне больших фичей или продукта
• Готовность писать как высокоуровневую архитектуру, так и низкоуровневый код для работы с SDK Anthropic и OpenAI и прокси-слоями

Условия

• Полная занятость
• График: 5/2
• Формат работы: удалённо