Tech Stack
Job Description, Responsibilities & Requirements
About the Position
Для однієї з найбільших fintech-компаній України з мільйонами клієнтів шукаємо Generative AI Engineer до нового R&D Hub, який будує AI-first середовище та розробляє production-ready AI-рішення для продуктів і внутрішніх процесів.
Це можливість працювати з сучасним GenAI стеком, Agentic AI, multi-agent systems та enterprise-scale AI infrastructure над реальними AI use cases, які вже використовуються великою кількістю користувачів.
Повна зайнятість
Англійська: Pre-intermediate
Ми будуємо AI-first середовище та створюємо окремий R&D Hub, який відповідає за розробку й масштабування AI-рішень для продуктів, цифрових сервісів та внутрішніх процесів. Це роль для інженера/ки, який/яка хоче працювати не лише з кодом, а й із архітектурою, експериментами та real-world production use cases. Команда вже запускає AI-рішення у production та працює над масштабними Agentic AI системами для автоматизації, персоналізації та оптимізації складних бізнес-процесів. У цій ролі ви будете працювати з сучасним GenAI стеком, multi-agent architectures, RAG pipelines, orchestration frameworks та enterprise-scale AI infrastructure.
Responsibilities
- Практичний досвід розробки і оцінки сервісів GenAI, включаючи системи RAG розуміння логіки “reAct” (Reasoning + Acting)+ Agentic RAG, інтеграцію API LLM і prompt/context engineering, а також навчання, тонкого налаштування і розгортання моделей машинного навчання в продакшн середовищах.
- Знання фреймворків для машинного навчання і генеративного штучного інтелекту LangGraph або LangChain, PyTorch / TensorFlow, Hugging Face, OpenAI/Anthropic SDK.
- Практичний комерційний досвід роботи з AI моделями через API (Gemini, Anthropic) та Self-hosted моделями (Llama 3, Mistral, Mixtral).
- Глибоке розуміння того, як LLM взаємодіють з зовнішніми API через Function Calling.
- Робота з векторними базами даних (Qdrant, Milvus, pgvector або інші), знання методів семантичного пошуку та принципи структурування та чистки БД.
- Практичний досвід роботи як мінімум із однією хмарною платформою (AWS, GCP або Azure) та Git.
- Знання основ Python та розуміння асинхронного програмування.
- Розуміння життєвого циклу ШІ-моделей: моніторинг, версіонування та оцінка якості (RAGAS, DeepEval) та досвід роботи з цими інструментами.
- Досвід роботи з Guardrails для встановлення жорстких обмежень на теми розмов та дії агента, фільтрацій, які автоматично видаляють персональні дані перед відправкою запиту до зовнішніх LLM а також вміння створювати Output filters, які перевіряють згенеровану відповідь на Fact-checking перед відображенням.
- Deterministic Logic Integration - запуск AI-агента працювати за суворими схемами з недопущення можливості моделі «вигадати».
- Буде перевагою знання підходів автоматизованого тестування відповідей на великих наборах даних, щоб виміряти відсоток галюцинацій перед виходом у MVP.
- Знання підходів з провадження механізмів Human-in-the-loop, щоб агент не міг виконати дію без фінальної верифікації користувачем.
- Вміння проектувати системи пам'яті, які зберігають контекст попередніх розмов та операцій клієнта для персоналізації Long-term Memory & User Context.
Requirements
- Орієнтація на швидке прототипування (POC/MVP).
- Вміння дебажити складні AI-системи.
- Здатність пояснювати складні концепти та тісно взаємодіяти з Backend/Frontend командами.
We Offer
- Робота в одній з провідних fintech-компаній України.
- Розробка та впровадження інноваційних AI-рішень.
- Можливість працювати в remote-режимі.
- Професійний ріст та розвиток у AI-сфері.
About the Company
Ми створюємо AI-first середовище, яке відповідає за розробку й масштабування AI-рішень для продуктів, цифрових сервісів та внутрішніх процесів. Наша команда вже запускає AI-рішення у production та працює над масштабними Agentic AI системами для автоматизації, персоналізації та оптимізації складних бізнес-процесів.