AI-инженер по MCP-серверам и LLM-интеграции

О компании

Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений.

О роли

IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений.

Обязанности

• Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам.
• Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами.
• Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов.
• Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности.
• Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами.
• Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами.
• Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем.
• Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами.
• Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM.

Обязательные требования

• Уверенное владение Python или TypeScript.
• Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await.
• Опыт создания и использования RESTful API.
• Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями.
• Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP.
• Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами.
• Понимание LLM API и вызова инструментов/функций.
• Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных.
• Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском.
• Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM.
• Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников.
• Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам.
• Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами.

Предпочтительные требования

• Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов.
• Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками.
• Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ.
• Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами.
• Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями.
• Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений.
• Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности.

Критерии успеха

В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут:

• Понимать правильный контекст.
• Находить и извлекать нужную информацию.
• Использовать подходящие бизнес-инструменты.
• Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами.
• Выбирать правильную модель для задачи.
• Надежно выполнять рабочие процессы.
• Предоставлять точные и отслеживаемые ответы.

Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.