AI-инженер мультиагентных систем

Домклик — продукт, обеспечивающий полный цикл операций с недвижимостью, доступен на платформах Web, iOS, Android.

Команда Speech&Text развивает диалоговые AI-технологии Домклик и внедряет их в процессы компании. Разрабатывает и масштабирует AI-решения: AI-агентов и мультиагентные системы для пользователей и бизнес-задач. Клиентская поддержка осуществляется на трёх поверхностях: чатах, звонках и на главной странице при помощи мультиагентных AI-систем на основе LLM Qwen/Gemma.

Чем предстоит заниматься:

• End-to-end разработка AI-решений: от сбора и формализации бизнес-требований до запуска работающего прототипа и его интеграции.
• Оркестрация и сборка AI-агентов: проектирование и реализация мультиагентных систем и RAG-пайплайнов — от визуальной сборки в low-code/no-code инструментах оркестрации до кастомных скриптов на Python.
• Прикладная настройка и улучшение качества: промпт-инжиниринг, настройка guardrails, работа со structured output, подбор эмбеддингов. Фокус на эффективном применении существующих LLM, а не на их обучении или дообучении.
• Работа с данными и аналитика: самостоятельный сбор данных (SQL) и их обработка (Python) для валидации гипотез, анализа ошибок и подготовки датасетов для улучшения работы агентов.
• Observability: анализ трейсов и логов, проектирование и проведение A/B-тестов, оценка качества через призму бизнес-метрик.
• Развитие платформы: участие в проработке архитектуры ML System Design, погружение в задачи по кастомизации и доработке самих механизмов и инструментов AI-платформы команды.

Мы ожидаем:

• Практический опыт в ML или AI-инжиниринге, совмещающий разработку и продуктовое мышление (от 2 лет): от выявления бизнес-потребностей и быстрой сборки прототипов до оценки технической реализуемости.
• Уверенный Python и SQL: свободное написание запросов к БД (ClickHouse, PostgreSQL) и использование Python как основного инструмента для анализа данных.
• Понимание современного AI-стека: LLM, RAG, агенты, Function Calling, оценка их качества (метрики, A/B-тесты).
• Опыт с инструментами оркестрации: навыки построения мультиагентных систем (Dify, n8n, LangChain или аналоги).
• Понимание принципов CoreML и классического ML: базовые знания принципов CoreML и NLP — для коммуникации с Data Science командой, валидации решений и участия в разработке системы со стороны ML-команды.

Мы предлагаем:

• конкурентную заработную плату;
• премию по итогам календарного года;
• полис ДМС с первого месяца работы;
• корпоративный университет, онлайн-курсы для повышения квалификации, конференции, митапы;
• фитнес-зал в здании офиса;
• льготную программу ипотеки для сотрудников;
• MacBook (или другой ноутбук на выбор) + дополнительные мониторы и т.д.;
• комфортный офис класса А в 5 минутах от станции метро и МЦК Кутузовская;
• гибкое начало рабочего дня и возможность работать в гибридном формате.