Архитектор мультиагентных систем на базе LLM (больших языковых моделей)

Дата размещения вакансии: 24.04.2026
Работодатель: БИОКАД, биотехнологическая компания
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Итальянская улица 17
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Мы строим внутреннюю платформу AI-агентов, которая меняет то, как устроены операционные процессы: от управления качеством до цепочки поставок. Вам предстоит спроектировать архитектуру этой платформы с нуля и обеспечить её соответствие стандартам регуляторных органов (FDA, EMA, EU AI Act) – в среде, где каждое архитектурное решение влияет на безопасность реального производства и, в конечном счете, на пациентов.

Вам предстоит:

  • Проектировать структуру мультиагентной системы – определять, какие агенты нужны, как они взаимодействуют и что происходит при сбое одного из них, чтобы вся цепочка оставалась устойчивой;
  • Выбирать и обосновывать оркестратор, описывать логику переходов между состояниями агентов – так, чтобы система была понятна не только вам, но и тем, кто будет её сопровождать;
  • Проектировать асинхронную очередь сообщений между агентами с гарантиями доставки и обработкой таймаутов, чтобы производственные процессы не останавливались из-за единственного узкого места;
  • Разрабатывать слой интеграции между агентами и ERP, включая схему авторизации технических пользователей и структуры данных для хранения промптов, логов токенов и решений агентов – так, чтобы каждое действие системы было прослеживаемым;
  • Рассчитывать и проектировать развёртывание серверов для запуска больших языковых моделей (GPU-инфраструктура): количество экземпляров, балансировка нагрузки, резервирование и стратегия кэширования – всё это для работы в закрытом контуре (on-premise) без зависимости от внешних сервисов;
  • Проектировать неизменяемый аудит-лог по требованиям ALCOA+, разрабатывать архитектуру валидации по стандарту GAMP 5 и механизм мониторинга дрейфа моделей с автоматическим переключением на резервные правила – потому что в регулируемой среде «почти соответствует» не работает;
  • Строить трёхзонную модель принятия решений – что агент делает самостоятельно, что требует утверждения человеком, что эскалируется с сохранением обоснований для аудита.

Эта работа для тех, кто:

  • Имеет опыт проектирования распределённых систем, в идеале – с компонентами машинного обучения или больших языковых моделей;
  • Работал с оркестраторами агентов или строил очереди сообщений;
  • Знаком с требованиями GxP-среды, GAMP 5 или хотя бы с принципами разработки ПО в регулируемых отраслях – или готов погрузиться в это всерьёз;
  • Умеет переводить требования регуляторов в конкретные архитектурные решения, а не просто документировать уже принятые;
  • Комфортно чувствует себя в среде, где задачи меняются быстро, а финальный контур системы ещё не зафиксирован – вы участвуете в его формировании.