ML-инженер

Мы ищем инженера, который поможет создать и развивать мультиагентную систему – продукт, где несколько специализированных ИИ-агентов вместе решают сложные задачи. Ваша работа позволит превратить возможности больших языковых моделей в надежный инструмент для команд и конечных пользователей. Что вы будете делать: Разрабатывать мультиагентную систему от прототипа до рабочей эксплуатации, чтобы объединять специализированных агентов в единый продукт; Проектировать роли агентов и распределять между ними задачи, чтобы каждый отвечал за свою часть процесса и общий результат; Создавать сценарии взаимодействия агентов: планирование, вызов инструментов, проверка результата и самокоррекция; Разрабатывать инструменты агентов с понятными интерфейсами и проверкой данных, чтобы действия системы оставались безопасными; Строить оркестратор мультиагентной системы с последовательным, параллельным и графовым выполнением задач; Настраивать обмен данными и протоколы взаимодействия между агентами, чтобы предотвращать конфликты и потерю контекста; Проектировать память и управление контекстом, чтобы агенты учитывали историю работы и не расходовали ресурсы без необходимости; Создавать точки участия человека в критичных сценариях, чтобы важные решения не принимались без необходимого контроля; Проверять качество мультиагентной системы на специальных наборах примеров, чтобы находить ошибки и предотвращать регрессии; Защищать агентов от вредных инструкций, подмены контекста и других сбоев, чтобы система сохраняла надежность в реальных сценариях. Мы ожидаем, что вы: Разрабатываете приложения на базе больших языковых моделей в рабочей эксплуатации, включая вызов инструментов, поиск контекста и агентные сценарии; Уверенно программируете (Python) и умеете строить поддерживаемые сервисы для сложных продуктовых систем; Проектируете мультиагентные архитектуры или создаете агентные циклы с нуля для задач с несколькими этапами; Работаете с фреймворками (LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) или аналогичными инструментами; Используете оркестраторы (Paperclip, Multica) или сопоставимые решения для управления сложными процессами; Применяете ИИ-агентов в разработке, например Claude Code, Codex, Cursor или аналогичные решения; Учитываете ошибки генерации, размер контекста, стоимость запросов и задержку ответа при проектировании системы; Будет плюсом, если вы строите системы оценки качества и наблюдаемости для агентов; Будет преимуществом опыт запуска мультиагентных архитектур в рабочей эксплуатации или вклад в открытые инструменты. Что мы предлагаем: Возможность создавать ключевой продукт компании – мультиагентную систему, в которой несколько ИИ-агентов вместе решают сложные задачи; Влияние на архитектуру продукта с раннего этапа: роли агентов, правила взаимодействия, память, инструменты и маршрутизация; Задачи полного цикла – от проектирования агентных сценариев до тестирования, наблюдаемости и запуска; Работа с современными языковыми моделями и подходами, которые формируют новые стандарты разработки ИИ-продуктов.