Мы в поиске практикующего Архитектора AI-агентов для проектирования и внедрения передовых систем агентного ИИ. Эти системы представляют собой набор автономных инструментов под управлением главного агента для поддержки сложного технического принятия решений в промышленности.
Это роль для высокоэффективного индивидуального исполнителя, способного самостоятельно создавать полноценные интеллектуальные агенты. Они интерпретируют текстовые запросы и генерируют точные, контекстно-зависимые результаты, взаимодействуя со структурированными и неструктурированными данными, API и аналитическими системами.
Проект: получение данных из отчетов бурения, в том числе их нормализация и обработка. Построение ML моделей для прогнозирования производительности скважин, а также разработка приложения для визуализации и работы с моделью.
Чем предстоит заниматься:
- Проектировать и разрабатывать фреймворк многоАгентного ИИ, где автономные агенты координируются для решения предметных технических задач.
- Использовать LLM, NLP и инструментальное мышления для автоматизации извлечения данных, анализа и генерации инсайтов.
- Создавать агенты, способные интегрироваться с инженерными инструментами, симуляторами, базами данных и источниками знаний.
- Взаимодействовать с экспертами для соответствия поведения агентов техническим требованиям и ограничениям.
- Внедрять защитные механизмы для обеспечения точности, отслеживаемости и надежности выходных данных ИИ.
- Постоянно оптимизировать промпты, оркестровку агентов и производительность в реальных условиях.
Для нас важно:
- Готовность к заграничной командировке (Кувейт, 1–2 месяца в начале проекта).
- Опыт работы от 6-ти лет.
- Хороший английский язык.
- Подтвержденный опыт построения архитектур Агентного ИИ с использованием фреймворков (LangChain, AutoGen, CrewAI) или кастомных стеков.
- Глубокие знания в LLM-based NLP, промпт-инженерии и контекстно-зависимом анализе.
- Продвинутое программирование на Python и опыт развертывания AI-решений в облачных или контейнеризированных средах.
- Умение работать с API, моделями данных и внешними инструментами в сложных системах.
- Способность работать независимо с минимальным контролем в межфункциональной среде.
Будет плюсом:
- Опыт в промышленных областях: энергетика, машиностроение, тяжелое проектирование.
- Понимание векторных баз данных, графов знаний и RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Знакомство со средами разработки Azure или AWS.
Главный принцип SkillStaff - Выбирай!
- ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
- РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
