Сегодня AI-агенты на базе LLM являются одной из самых передовых и востребованных технологий на рынке цифровых продуктов. Банк как большая технологическая компания, одна из немногих в России обладающая собственной LLM, выделяет развитие AI-агентов в отдельный фокусный стрим. Количество внедренных агентов в процессах Банка все время растет, а сами агенты становятся все более сложными и автономными. Чтобы обеспечить быстрый и удобный жизненный цикл агентов (от прототипирования до ПРОМа), а также контролировать их работу в процессе эксплуатации, целевой AI-native архитектурой Банка предусмотрено наличие отдельного AI-хаба в каждом крупном подразделении (блоке). Под AI-хабом понимается набор программных и инфраструктурных сервисов, объединенных в единую платформу, для разработки, хранения и исполнения AI-агентов блока. Наша команда отвечает за развитие AI-хаба блока "Риски". В задачи блока входит идентификация, оценка и контроль всех видов риска группы компаний Банка. В AI Risk Hub уже размещено несколько десятков агентов, объединенных большой мультиагентной сетью. Это позволит повысить удовлетворенность клиентов в имеющихся каналах обслуживания, а также создать новый, уникальный клиентский опыт. Команда была сформирована в 2025 г. и представлена разными компетенциями: аналитики, разработчики, тестировщики, OPSы. В общем нас порядка 30 человек. Процессы активно развиваются, многое выстраивается с нуля. Вы можете поучаствовать в их становлении и помочь сделать по-настоящему зрелыми.
Обязанности
• создание и поддержка централизованных инструментов для команд блока "Риски": шаблона AI-агентов (на базе общебанковского шаблона от команды AEF); SDK и библиотек для быстрой разработки; AI-агентов общего назначения, осуществляющих сервисные функции; централизованных тулов и адаптеров
• адаптация под нужды блока Low-code / No-code инструментов, доступных в банке (LangFlow, n8n), включая добавление необходимых модулей AI-агентов, автоматизирующих ежедневную рутину команды AI Risk Hub
• помощь и участие на стадиях прототипирования и внедрения AI-агентов блока
Обязательные требования
• готовность брать на себя ответственность за продукт
• готовность к изменениям (тема новая, многие процессы выстраиваются с нуля)
• опыт работы по направлению от 2 лет, включая опыт разработки и внедрения AI-агентов
• опыт и желание в части применения LLM в своей работе: написание кода, ревью, автоматизация
• экспертные знания в области применения LLM с использованием:
o наиболее популярных Python-библиотек (LangChain, LangGraph, AutoGen и т.п.)
o Low-code / No-code инструментов (N8N, LangFlow, Flowise и т.п.)
o построения RAG (классический RAG, GraphRAG, Agentic RAG)
• опыт работы с БД, написания и оптимизации сложных SQL запросов
• опыт работы с HTTP(S), RESTful API
• опыт в написании юнит-тестов на Python (pytest)
• опыт работы с контейнерами Docker, базовые знания о работе Kubernetes и Helm
• знание принципов ООП, паттернов проектирования, умение писать чистый, поддерживаемый код и документацию к нему
• опыт работы с системами контроля версий (например, Git) и проведения Code Review
Будет плюсом
• знания в области обработки и анализа данных, включая ML-стэк (Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
• опыт создания и публикации собственной Python-библиотеки
• знание других языков программирования (преимущественно Java)
• понимание жизненного цикла программного обеспечения
• знание инструментов CI/CD (преимущественно Jenkins)
