ML-инженер

Дата размещения вакансии: 11.08.2026
Работодатель: Data World
Уровень зарплаты:
от 200000 до 220000 RUR
Город:
Москва
Новоданиловская набережная 10
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Ищем инженера с опытом участия в разработке промышленных решений на базе AI.

Обязателен опыт и реальные кейсы с LLM, например: разработка ассистентов на базе LLM, опыт проектирования и применения RAG-механик, MCP серверов, skills-tools-scripts.

Эта позиция на стыке Data scientist/ ML Инженер/ Аналитик

Формат строго: Гибрид Москва (Новоданиловская набережная 10)!!!

🌐🌐🌐 Проект

Мы команда Sberworks (заказная разработка для Сбербанка)- проект по агентизации этапов процесса работы дизайнеров в банке. Дизайнеры создают цифровые продукты, используют разные инструменты, анализируют сценарии, создают гипотезы и тд. И мы хотим давать им разные инструменты решениях их задач или автоматизацию рутины: проверка условий задач, создание прототипов по промпту, развитие дизайн-систем, генерация презентаций и тд. Сейчас мы проводим разные эксперименты и ищем, как и где лучше организовать агентизацию – в IDE+GigaCode или в графических редакторах Pixso/Figma или возможно где-то еще в отдельном UI.

Задачи:

- Проектирование на основе спецификаций (Spec-Driven Design): Разработка и валидация строгих контрактов API, интеграций и ИИ-инструментов на этапе проектирования (подход API-First) для обеспечения предсказуемого поведения моделей.

- Анализ и проектирование AI-систем: Сбор, анализ и формализация бизнес- и системных требований для AI-сервисов и многоагентных систем (Multi-Agent Systems).

- Кросс-функциональное взаимодействие и Discovery: Проактивное общение со смежными продуктовыми командами и техническими подразделениями для глубокого «прокапывания» вариантов реализации, поиска оптимальных архитектурных решений и согласования интеграционных контрактов.

- Проектирование логики агентов: Декомпозиция бизнес-логики на атомарные навыки агентов (Skills), описание доступных им инструментов (Tools) через JSON-схемы и проектирование цепочек рассуждений (ReAct, CoT).

- Разработка политик и ограничения: Проектирование системных промптов, правил поведения (Rules) и механизмов безопасности (Guardrails) для минимизации галлюцинаций моделей.

- Внедрение передовых AI-протоколов: Проектирование интеграционных слоев на базе протокола контекста моделей MCP (Model Context Protocol) и протоколов межагентского взаимодействия A2A / ACP.

Что тебе понадобится для работы:

Ключевые требования (Hard Skills)

- Классический системный анализ и SDD:

- Глубокие знания теории баз данных (SQL), понимание микросервисной архитектуры (MSA).

- Практический опыт проектирования интерфейсов по методологии Spec-Driven Design (SDD) с использованием OpenAPI (Swagger), AsyncAPI, gRPC (Protobuf).

- Умение работать с линтерами и валидаторами спецификаций (например, Spectral, Prism).

- Синхронизация и исследование архитектуры (Discovery): Опыт выстраивания технических контрактов и совместного проектирования архитектуры со смежными ИТ-командами; умение самостоятельно разбираться в чужих API, легаси-системах и находить технические ограничения до этапа разработки.

- AI Architecture & Protocols:

- Практический опыт проектирования систем с использованием MCP (Model Context Protocol): понимание ролей MCP-клиента, хоста и сервера.

- Опыт построения многоагентных систем и понимание принципов протокола A2A (Agent-to-Agent) для оркестрации и авторизации независимых ИИ-агентов.

- Агентские механики (Rules, Skills, Tools):

- Умение описывать интерфейсы инструментов (Tools) через строгие схемы JSON Schema для механизмов Function Calling / Tool Use.

- Понимание принципов формирования Skills (классификация, извлечение сущностей, RAG) и детерминированной оркестрации планов выполнения (Execution Plans).

- Опыт настройки Rules и политик безопасности (включая фильтрацию ввода/вывода, маскирование PII-данных).

- AI Стек и Инфраструктура: Понимание принципов работы LLM (OpenAI, Anthropic, Llama, local models), векторных баз данных (Pinecone, Milvus, Chroma) и паттерна RAG.

- Фреймворки (будет плюсом): Базовое понимание или опыт работы с LangGraph, CrewAI, AutoGen или Semantic Kernel.

- Инструменты: Jira, Confluence, Miro/Draw.io, Git.

🍬🍬🍬 Что мы предлагаем:💸💸💸

!!! Входим в список IT ЛИЦЕНЗИРОВАННЫХ АККРЕДИТОВАННЫХ компаний (с соответствующими льготами));

• Оформление в соответствии с ТК РФ;

💸💸💸 Итоговый уровень дохода зависит от уровня кандидата ( ориентир – 200 -220 тыс. по ТК;

• Предоставление техники;

• ДМС+ стоматология;

• Английский (Курсы Skyeng).