AI Engineer в команду экспериментальных финтех‑проектов (Kotlin)

Мы — команда экспериментальных финтех‑проектов в Яндексе, создаём финансовый сервис на базе AI‑агентов. Наша задача — превратить возможности языковых моделей в работающий продукт.

Ищем AI Engineer. Вам предстоит разрабатывать агентные сценарии, интегрировать LLM с сервисами и данными, проверять гипотезы и доводить решения до запуска. Работа затронет весь пользовательский сценарий: от взаимодействия с AI до изменений в бэкенде и мобильном приложении.

Мы ценим самостоятельность, короткие итерации и готовность экспериментировать. У вас будет возможность влиять на технические решения и развитие продукта.

Какие задачи вас ждут:
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

Мы ждем, что вы:
- 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

Будет плюсом:
- 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