Жилищный строительный сберегательный банк Отбасы банк
Специалист разработки ИИ управления разработки LLM-процессов
Не указана
- CI/CD
- Kubernetes
- JSON
- Python
- SQL
- Atlassian Jira
- Atlassian Confluence
- MS SharePoint
- Swagger
- Казахский — C2 — В совершенстве
- Русский — C2 — В совершенстве
- Английский — C1 — Продвинутый
Обязанности:
- Разрабатывать LLM/NLP-компоненты и backend-сервисы (prompt-логика, шаблоны, бизнес-правила, пост-обработка).
- Интегрировать ИИ-сервисы с системами банка через API (валидация входов, авторизация, таймауты/ретраи, обработка отказов/деградаций).
- Внедрять и улучшать RAG-подходы (подготовка источников, индексация, retrieval/grounding, citations при необходимости).
- Обеспечивать качество решений (golden set, метрики, анализ ошибок, регрессия после изменений промптов/данных/индексов/версий модели).
- Сопровождать решение в продуктиве (логи/диагностика, участие в инцидентах, выпуск исправлений, актуализация техдокументации) с соблюдением ИБ/Privacy.
- Высшее образование: ИТ / техническое / математическое / инженерное или иное профильное, соответствующее разработке ПО и ИИ.
- Уверенная база: программирование, алгоритмы и структуры данных, работа с данными, проектирование API-интеграций.
- 1–3 года практического опыта в разработке ИИ/NLP/LLM решений или backend-сервисов с интеграцией ИИ.
- Участие в проектах полного цикла: разработка → тестирование → интеграция → пилот/прод.
- Опыт разработки сервисов и интеграций:
- REST API, авторизация, обработка ошибок, таймауты/ретраи;
- интеграция с корпоративными системами/шинами/сервисами (по проекту).
- Опыт улучшения качества ИИ-ответов: анализ ошибок, настройка промптов/контекста, корректировка пайплайнов, регрессионные проверки.
- Опыт сопровождения в продуктиве: диагностика, участие в устранении инцидентов, выпуск хотфиксов/обновлений.
- Уверенное владение Python и практический опыт с LLM-стеком: embeddings/RAG, HuggingFace (PyTorch/TensorFlow — как плюс).
- Понимание принципов LLM/NLP: embeddings, retrieval, prompt engineering; ограничений LLM (галлюцинации, чувствительность к контексту, prompt-injection).
- Опыт работы с модельными API/SDK (OpenAI/Claude/Gemini или корпоративные аналоги): лимиты/квоты, latency, rate-limits, безопасная передача данных и защита ключей.
- Понимание жизненного цикла ИИ-решений: тестирование, оптимизация, мониторинг качества; регрессия при изменениях промптов/данных/индексов/версий модели.
- Базовое понимание LLMOps: контроль версий (модель/промпт/данные/индекс), логирование, мониторинг, CI/CD для сервисов.
- Знание требований ИБ и защиты ПДн: запрет утечек ПДн/банковской тайны, маскирование/минимизация данных, контроль доступа.
- Навыки эксплуатации: чтение логов, диагностика деградаций качества/ошибок интеграции, участие в инцидентах, выпуск исправлений.
- Навыки документирования: технические спецификации, инструкции, результаты тестов, поддержание документации актуальной.
- Windows + базово Linux (CLI/ssh), работа с логами.
- Python и SQL для разработки/интеграций и работы с данными.
- REST API (JSON, Swagger/OpenAPI), базовая авторизация, обработка ошибок.
- Git (ветки/merge, code review), базовый Docker.
- Диагностика по дашбордам/алертам, понимание причин latency/error-rate.
- Инструменты работы: Jira/Confluence/SharePoint, MS Office; соблюдение ИБ/Privacy (ПДн, секреты).
- Надежные интеграции: таймауты/ретраи/backoff, деградационные режимы.
- LLM/RAG-пайплайны: embeddings, retrieval/grounding, prompt templates, регресс-контроль.
- Векторные БД: индексация, фильтрация, схемы коллекций (Milvus/Pinecone/pgvector/OpenSearch).
- LLMOps/CI/CD: версионирование промптов/данных/индексов/моделей, автоматизированные тесты, релизы.
- Observability (logs/metrics/traces) и RCA; оптимизация latency/стоимости (кэш, сокращение контекста).
- Kubernetes + Terraform + базовый cloud (IAM/networking/serverless) и защита от prompt-injection/утечек.
- Достойная оплата труда
- Участие в проектах Банка
- Премирование (от выполнения KPI)
- Возможность профессионального развития
- Обучение за счет работодателя
- Медицинское страхование (узкие специалисты, лечение у стоматолога, получение медикаментов, УЗИ и т.д.)
- Материальная помощь (заключение брака, рождение ребенка и т.д.)
- Отпуск 30 календарных дней
- Лечебное пособие на оздоровление
- Скидка на абонемент в популярный спортивный зал города
- Участие в корпоративной жизни Банка
- Участие в спортивных мероприятиях Банка (шахматы, теннис, футбол и т.д.)
- Карьерный рост
- Дружная команда