Тим Лид ИИ (LLM, Агенты)

Дата размещения вакансии: 05.06.2026
Работодатель: РСХБ Факторинг
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Новосибирск
улица Ленина
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

О нас

АО «РСХБ Факторинг» — факторинговая компания с государственным участием и устойчивой экспертизой в АПК и МСБ. Мы не экспериментируем с ИИ «в стол»: внедряем LLM-агентов непосредственно в факторинговый конвейер.

Сейчас открываем направление AI-разработки в Новосибирске. Ищем двух специалистов (Инженера и Тимлида), которые хотят писать продакшн-код, а не только промпты, и готовы за 3 месяца плотного погружения в офисе стать ключевыми драйверами автоматизации риск-менеджмента и факторингового конвейера.

Задачи (что будем делать вместе)

- Агентная архитектура: Проектирование и разработка мультиагентных систем для сериализации сложных задач факторингового конвейера.

- Документный интеллект: Обработка входящего потока документов (договоры, накладные, финотчетность) и извлечение структурированных данных.

- Генерация аналитики: Создание проектов заключений для служб рисков, кредитования и безопасности на основе обработанных данных. Агенты должны не просто «пересказывать», а формировать аргументированные выводы по регламентам РСХБ.

- Code First: Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого Python-кода. Мы строим инженерную систему, а не набор скриптов.

- Для Тимлида: Менторство инженера, код-ревью, архитектурные решения, взаимодействие с бизнес-заказчиками (риски, безопасность).

Наш идеальный кандидат

- Python — основной язык: Уверенное владение (asyncio, typing, pydantic, pytest). Вы пишете код, который легко читать и поддерживать другим разработчикам.

- Опыт с LLM/NLP: Понимание принципов работы трансформеров, опыт построения RAG-систем, fine-tuning или работы с API моделей.

- Агентные фреймворки: Опыт (или глубокое самостоятельное изучение) LangGraph, CrewAI, AutoGen или самописных агентных циклов. Понимание паттернов ReAct, Planning, Tool Use.

- Инженерная культура: Git, Docker, CI/CD, работа с векторными БД (PostgreSQL/pgvector, Qdrant и т.д.).

- Личные качества: Упорство, системное мышление, желание разбираться в предметной области факторинга. Вы не ждете готовых решений, а исследуете и предлагаете.

Мы предлагаем

- Фикс + квартальные премии.

- Обучение и онбординг: Первые 3 месяца — полностью в офисе в Новосибирске. Интенсивное погружение в домен факторинга, передача знаний от экспертов бизнеса и технического ментора.

- Формат работы: После 3 месяцев — гибридный график (офис + удаленка). Офис в Новосибирске.

- Быстрый результат: Ваши агенты начнут формировать реальные "заключения" для внутренних служб и подразделений уже в первые месяцы. Видимый эффект от кода, а не бесконечные исследования.

- Полный социальный пакет: ДМС, стабильность компании с госучастием.

Пришлите резюме и ссылку на GitHub / описание пет-проекта, где вы писали агентные системы или сложный NLP-пайплайн. Нам важен код, а не только список технологий.

В сопроводительном письме кратко расскажите: «Самая сложная инженерная проблема, которую я решал при работе с LLM/агентами».