Мы создаем платформу нового поколения для разработки ПО, основанную на автономных AI-агентах. Наша цель — автоматизировать рутину и сложные процессы, создав цифровых сотрудников: агентов-аналитиков, разработчиков и авто-тестировщиков. Мы ищем специалиста, который станет мостом между бизнес-процессами наших клиентов и возможностями больших языковых моделей (LLM). Вам предстоит «научить» агентов думать и действовать как лучшие инженеры в индустрии.
Обязанности
Ваша работа будет состоять из двух больших блоков: внедрение (Custom) и развитие продукта (Core).
1. Инжиниринг процессов и промптов:
• Глубокий анализ регламентов и правил разработки (SDLC) у клиентов.
• Декомпозиция сложных задач (например, «написать фичу») на атомарные шаги для агентов.
• Написание, тестирование и отладка системных промптов для каждого шага (анализ требований, генерация кода, написание тестов).
• Сборка цельных workflow (сценариев работы агентов) из отдельных шагов, используя JavaScript или Python.
2. Внедрение и R&D:
• Запуск пилотных проектов: адаптация типовых агентов под специфику конкретного клиента (кастомизация промптов, настройка базы знаний проекта).
• Анализ результатов работы агентов: выявление слабых мест, галлюцинаций и логических ошибок.
• Обобщение опыта: выделение универсальных паттернов из частных внедрений для создания типовых рабочих процессов («коробочных» решений), которые будут работать у большинства клиентов с минимальными правками.
Обязательные требования
• Понимание SDLC: Вы должны отлично понимать, как устроена разработка ПО (кто такой аналитик, как выглядит хороший код, зачем нужны unit-тесты), чтобы автоматизировать эти роли.
• Навыки программирования: Уверенное владение Python или JavaScript. Вы будете не только писать текст, но и программировать логику переходов между шагами агента.
• Опыт работы с LLM: Понимание принципов работы GEMINI,QWEN, Chat GPT, Claude и других моделей. Знание техник промпт-инжиниринга (Chain-of-Thought, Few-Shot, ReAct и др.).
• Системное мышление: Умение превратить хаотичное описание процесса («мы как-то так кодим») в строгий алгоритм.
• Навык работы с информацией: Умение структурировать знания и формировать контекст (RAG) для агентов.
Будет плюсом
• Опыт работы на позиции разработчика, QA-лида или технического аналитика.
• Опыт использования фреймворков для LLM (LangChain, AutoGPT, Semantic Kernel и др.).
• Понимание принципов работы векторных баз данных.
