AI-инженер мультиагентных систем

Домклик — единственный в России продукт, обеспечивающий полный цикл операций с недвижимостью. Доступен на всех популярных платформах (Web, iOS, Android). Решаем любые вопросы с недвижимостью, делая сложное простым, с заботой о каждом клиенте. Мы ищем единомышленников, чтобы вместе помогать людям исполнять мечту о собственном жилье.

Команда:

Задача Speech&Text команды — развитие диалоговых AI-технологий Домклик и их внедрение в процессы компании.

Мы разрабатываем и масштабируем AI-решения: AI-агентов и мультиагентные системы, ориентированные как на пользователей, так и на бизнес-задачи. Агенты помогают клиентам оперативно решить любой вопрос, связанный с недвижимостью без помощи человека, а также улучшают внутренние процессы крупнейшего ипотечного процесса в России. В данный момент клиентская поддержка осуществляется на трех 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, когда это необходимо.
• 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.

• 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: вы свободно пишете запросы к БД (ClickHouse, PostgreSQL) и используете Python как основной инструмент для анализа данных.
• Понимание современного AI-стека: вы отлично понимаете, как работают LLM, RAG, агенты, Function Calling, и знаете, как оценивать их качество (метрики, A/B-тесты).
• Опыт с инструментами оркестрации: навыки построения мультиагентых 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.

Чтобы мы точно подошли друг другу:

• Мы сфокусированы на прикладном применении существующих моделей и улучшении качества наших AI-решений через развитие harness — «обвязки» вокруг моделей: промпт-инжиниринг, guardrails, RAG, structured output и другие элементы, вплоть до развития самой AI-платформы команды.
• Нам близки product-minded инженеры, у которых техническая работа неразрывно связана с продуктом и бизнес-контекстом. Если интерес сосредоточен только на коде по чёткому ТЗ или исключительно на моделях в отрыве от продукта — вероятно, у нас будет не так много общих задач.

• 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.