AI-разработчик, Enterprise Data и Intelligent Automation

Мы ищем AI-разработчика для создания интеллектуальных решений по управлению неструктурированными данными и интеллектуальной обработке документов (IDP). Вы будете участвовать во всем жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инжиниринг, backend-разработку и архитектуру корпоративных данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, векторными базами данных, агентными AI-фреймворками (Agent Core, LangGraph, MCP), паттернами интеграции агент-к-агенту (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов.

Ключевые обязанности:

• Разработка AI-решений для IDP: создание пайплайнов интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с помощью современных подходов AI/ML.
• Архитектура и внедрение в облаке: проектирование и реализация масштабируемых, безопасных решений на AWS (S3, compute, networking), платформах данных Snowflake и инфраструктуре векторных баз данных.
• Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков Agent Core, LangGraph и Model Context Protocol (MCP) для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека.
• Интеграция агент-к-агенту (A2A): создание и внедрение паттернов A2A-коммуникации, позволяющих автономным системам координировать и передавать работу внутри предприятия.
• Оркестрация рабочих процессов: проектирование, создание и эксплуатация сложных production-grade процессов с использованием фреймворков оркестрации (например, Step Functions, Airflow, Temporal); обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям.
• Реализация векторных баз данных: архитектура и внедрение решений на векторных базах данных для поддержки семантического поиска, RAG-пайплайнов и retrieval на основе эмбеддингов в масштабе.
• Backend и разработка сервисов: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для приема, обработки и дальнейшего потребления документов.
• Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными — каталогизация, происхождение, хранение, защита данных — с учетом требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основы.
• Наставничество и взаимодействие: работа с дата-инженерами, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров.

Требования:

• 5 лет профессионального опыта разработки ПО, из них минимум 2 года — в AI/ML-разработке или дата-инжиниринге в production-среде.
• Практический опыт работы с векторными базами данных (например, Pinecone, Weaviate, OpenSearch, pgvector или аналогичными) для поддержки RAG или семантического поиска.
• Непосредственный production-опыт с A2A (agent-to-agent) фреймворками и паттернами.
• Подтвержденный опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов (AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или эквивалент) в production.
• Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) для подключения агентов и инструментов к данным и сервисам.
• Практический опыт работы с Agent Core или эквивалентным агентным AI-фреймворком.
• Непосредственный опыт работы с AWS Bedrock для развертывания и интеграции фундаментальных моделей.
• Практический опыт работы с AWS S3 и основными AWS compute-сервисами.
• Общее владение платформой AWS (EC2, networking, основы безопасности).
• Production-опыт работы со Snowflake или эквивалентным современным облачным хранилищем данных.
• Владение backend-разработкой: создание масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем.
• Опыт AI/ML-разработки: создание, обучение, развертывание и эксплуатация AI-моделей; рабочие знания LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга и RAG-архитектур.
• Практики корпоративной разработки ПО: CI/CD, тестирование, код-ревью, лучшие практики безопасности и соответствие регуляторным требованиям (опыт в здравоохранении — весомое преимущество).

Предпочтительные требования:

• Непосредственный опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации.
• Опыт работы с LangGraph или аналогичными фреймворками оркестрации агентов.
• Промпт-инжиниринг и RAG для доменно-специфичных приложений.
• Опыт работы в сфере здравоохранения.
• Вклад в проекты по неструктурированным данным и AI.
• Продвинутая степень (BS/MS) в Computer Science, Data Science или смежной области.
• Опыт работы в нескольких доменах (здравоохранение, финансовые услуги и т.д.).
• Опыт работы с методологиями Agile, Waterfall или гибридной доставки.

Требуемый опыт работы: 5 лет соответствующего опыта; профессиональный опыт технического проектирования и написания кода в IT-индустрии.

Требуемое образование: профильный бакалаврский диплом или эквивалентный соответствующий опыт работы.