AI-инженер по генеративным моделям и AI-агентам

О роли

Ищем AI-инженера с сильным практическим опытом в промпт-инжиниринге, разработке приложений на LLM и агентном ИИ. Предстоит проектировать и создавать надёжные, контекстно-зависимые AI-решения, которые понимают намерение пользователя, находят релевантную информацию и безопасно выполняют задачи в корпоративных системах. Идеальный кандидат сочетает сильные навыки разработки ПО с практическим пониманием поведения LLM, оценки качества и работы с чувствительными данными, в частности в сфере здравоохранения.

Задачи

• Промпт-инжиниринг и оптимизация: проектирование, тестирование и доработка системных промптов, шаблонов промптов и few-shot примеров для повышения точности, релевантности, согласованности ответов и следования инструкциям.
• Разработка агентного ИИ: создание AI-агентов с поддержкой планирования, использования инструментов, памяти и многошагового выполнения задач, с контролем сбоев и вмешательством человека.
• Интеграция MCP: разработка и интеграция серверов и инструментов Model Context Protocol (MCP) для безопасного взаимодействия с корпоративными API, приложениями и источниками данных.
• Архитектура агентов: проектирование рабочих процессов вызова инструментов, механизмов поиска, памяти сессий и стратегий управления контекстом.
• RAG и привязка к знаниям: реализация сценариев retrieval-augmented generation, включая обработку документов, эмбеддинги, семантический поиск и ответы с опорой на источники.
• Оценка и тестирование: создание датасетов для оценки и автоматических тестов для измерения качества ответов, точности поиска, выполнения задач, выбора инструментов и надёжности агентов.
• Безопасность и ответственный ИИ: внедрение защит от промпт-инъекций, утечки чувствительных данных, галлюцинаций и несанкционированного вызова инструментов.
• Продакшн-эксплуатация: развёртывание, мониторинг, диагностика и улучшение AI-приложений с балансом качества, задержки, надёжности и стоимости.
• Кросс-функциональное взаимодействие: работа с продакт-менеджерами, архитекторами и инженерными командами для перевода бизнес-требований в практические AI-решения.
• Техническая документация: участие в архитектурных ревью, проектной документации и инженерных стандартах.

Требования

• Практический опыт создания AI-приложений на LLM, таких как GPT, Claude, Gemini, Llama и аналогичных моделях.
• Сильные навыки промпт-инжиниринга: системные инструкции, структурированные выводы, few-shot промптинг, итеративная оптимизация ответов.
• Владение Python, JavaScript/TypeScript или Java, опыт интеграции API и бэкенд-сервисов.
• Практический опыт с RAG, эмбеддингами, векторными базами данных, семантическим поиском и корпоративным поиском знаний.
• Опыт проектирования агентных сценариев, интеграций с вызовом инструментов и управления контекстом.
• Умение оценивать и улучшать ответы AI по точности, релевантности, полноте, тону и следованию инструкциям.
• Понимание способов снижения галлюцинаций, рисков промпт-инъекций, ограничителей (guardrails) и практик ответственного ИИ.
• Знание безопасной работы с медицинскими данными, включая практики PHI/PII в соответствии с HIPAA, минимизацию данных, деидентификацию, маскирование, контроль доступа и аудит-логирование.
• Сильные навыки отладки, решения проблем и коммуникации.

Предпочтительная квалификация

• Опыт разработки MCP-серверов и интеграции инструментов с поддержкой MCP.
• Опыт интеграции AI-приложений с медицинскими платформами, электронными медкартами или другими регулируемыми корпоративными системами.
• Опыт развёртывания и эксплуатации AI-приложений на облачных платформах.
• Знакомство с инструментами оценки LLM, observability и автоматизированного регрессионного тестирования.
• Опыт внедрения человеческого ревью, процессов согласования и механизмов восстановления для AI-агентов.

Локации

Даллас, Техас. Другие локации: Нью-Йорк / Нью-Джерси, Остин, Сан-Франциско.