AI Engineer в команду экспериментальных финтех‑проектов (Kotlin)

Команда экспериментальных финтех‑проектов создаёт финансовый сервис на базе AI‑агентов. Мы ищем AI Engineer с опытом коммерческой разработки от пяти лет. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска.Разработка AI-агентов
Вы будете проектировать и создавать AI-агентов: подбирать инструменты, настраивать контекст и прорабатывать логику взаимодействия с сервисами, чтобы агенты решали задачи пользователей.

Интеграция языковых моделей
Вы будете встраивать языковые модели в сценарии продукта, создавать нужные серверные компоненты и соединять их с мобильным приложением.

Оценка качества
Вы будете оценивать ответы и действия агентов, составлять проверочные сценарии, разбирать ошибки и дорабатывать решения, чтобы повысить их надёжность.

Проверка гипотез
Вы будете быстро собирать MVP и проверять работу новых решений на практике. Успешные эксперименты нужно будет развивать и превращать в полноценные фичи продукта.

Разработка с применением AI‑инструментов
Вы будете применять AI‑инструменты в разработке, сохраняя контроль над архитектурой и качеством кода.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend* Имеете больше пяти лет опыта коммерческой разработки: мобильных приложений, бэкенда, ML, инфраструктуры

• Работали с LLM и создавали решения на их основе
• Понимаете, как организовать контекст модели, вызовы инструментов и проверку результатов
• Умеете проектировать сервисы и API, писать код, готовый к эксплуатации
• Используете AI‑агентов для разработки и умеете проверять результаты их работы
• Готовы разбираться в разных компонентах продукта и самостоятельно доводить задачи до результата
• Умеете выбирать достаточное решение для эксперимента и понимаете, что потребуется для его масштабирования* Запускали и развивали AI‑продукты с реальными пользователями — от прототипа до промышленной эксплуатации
• Разрабатывали многошаговые агентные сценарии с управлением контекстом, состоянием диалога и вызовами инструментов
• Создавали автоматизированную оценку качества агентов: тестовые наборы, сравнение моделей и промптов, выявление регрессий
• Оптимизировали LLM‑приложения по качеству, скорости ответа и стоимости работы
• Разрабатывали сервисы на Kotlin или Java, работали с асинхронной обработкой данных и событийной архитектурой
• Имеете опыт фулстек‑разработки — от интерфейса до инфраструктуры