Пресненская набережная 8с1
О компании и продукте
Думатель — ИИ-пространство для работы с большим объёмом задач и документов. Платформа анализирует, сравнивает и генерирует документы, работая с PDF, DOCX, Excel, презентациями, аудио и изображениями. В продукте реализованы: Web-агент, карты знаний, автоматические артефакты, извлечение сущностей и понимание естественного языка (текст и голос).
Сейчас мы расширяем платформу новым направлением — мультиагентной системой управления надёжностью промышленного оборудования RMMAS (Reliability Management Multi-Agent System). Это 18 специализированных AI-агентов, которые автоматически собирают телеметрию, анализируют надёжность по 14 методам (FMEA, FTA, RCM, RBI, SIL и др.), выполняют математически точные расчёты через Wolfram Mathematica и генерируют отчёты по ГОСТ/IEC.
Агенты уже перенесены на LangGraph. Архитектура спроектирована, спецификации написаны, Pydantic-модели и промпты готовы. Нужен инженер, который доведёт это до продакшн-системы.
Что делать
• Реализовывать мультиагентные конвейеры на LLM (Claude, GPT) — оркестратор + специализированные агенты
• Писать и калибровать сложные промпт-инструкции для генерации технической документации
• Совершенствовать RAG-систему над нормативной базой (ГОСТ, ФНП, РД)
• Интегрировать внешние БД через API / MCP-серверы
• Создать «Фабрику агентов» — мета-систему, которая автоматически генерирует новые конвейеры для новых типов документов
Требования
Обязательно:
• Prompt Engineering на экспертном уровне (не «писал промпты в ChatGPT», а проектировал конвейеры с верификацией)
• Опыт с мультиагентными системами (LangChain/LangGraph, CrewAI, Autogen или собственные решения)
• RAG: векторные БД, эмбеддинги, гибридный поиск
• Python или JavaScript на уровне production
• API Claude / OpenAI — практический опыт
Преимущество:
• Опыт в промышленной документации / ТОиР / промышленной безопасности
• Знание структуры ГОСТ, ПТЭЭ, ФНП
• Опыт в парсинге технических документов (PDF, DOCX, OCR)
Условия
• Гибридный формат работы
• Уровень: Middle+ / Senior / Lead — объём ответственности калибруется под опыт
• Работа на переднем крае AI-автоматизации: мультиагентные системы, мета-архитектуры, фабрики агентов
Почему это интересно
Вы будете строить не просто «чат-бота», а мета-систему, которая создаёт системы. Фабрика агентов на входе получает эталон документа и данные от оборудования, а на выходе — полный конвейер, который автономно производит документы этого типа с профессиональным качеством и анализирует состояние оборудования. Реальная продуктовая задача, а не R&D ради R&D.
