Запрошуємо Middle Full-Stack розробника приєднатись до AI-стартапу у сфері кредитування комерційної нерухомості. Позиція на прямий контракт до клієнта. Клієнт створює агентну AI-платформу для автоматизації кредитного андеррайтингу, що допомагає обробляти у 5 разів більше заявок із вищою точністю та нижчим ризиком.
У команді — досвідчені інженери, ML-дослідники та фінансові аналітики. Використовується сучасний стек технологій, CI/CD, гнучкі методології, пряма комунікація з командою замовника. Роль Ви працюватимете на перетині AI та FinTech, створюючи системи, що допомагають приймати реальні рішення про кредитний ризик, а не просто «ще один чат-бот». Завдання — проектувати та впроваджувати розумні агентні системи, здатні здійснювати багатокрокові логічні міркування над фінансовими даними, документами та ринковими контекстами. ⚙️ Основні завдання * Проектування stateful multi-agent пайплайнів для кредитного аналізу. * Побудова та тюнінг prompt-ланцюгів (DSPy, GEPA) — далі, ніж ручні промпти. * Використання CoT / ToT / Graph-of-Thoughts для підсилення reasoning-здатності моделей. * Налаштування строгого eval-контролю: LLM-as-a-judge, сценарні тести, метрики точності та робастності. * Архітектура пам’яті, ретривалу, оркестрації та HITL-рев’ю. * Повна трасованість дій агентів: логування викликів, кроків, інструментів (для аудиту та комплаєнсу). * ETL / data engineering для роботи зі structured, unstructured, vector та graph-даними. * Розробка дашбордів KPI (cost, latency, correctness, concept drift). * Продакшн-сапорт у AWS / Azure, інтеграція з CI/CD та IaC.
Вимоги * 5+ років досвіду комерційної розробки (Python або JS/TS). * Продакшн-досвід створення agentic / complex reasoning систем. * Знання LLM-Ops стеку: LangChain, Langfuse, Weights & Biases, Helicone. * Сильний data engineering (ETL, SQL/NoSQL, vector DBs, graph-моделі). * Розуміння агентних архітектур: prompt engineering, RAG, memory, tools, MCP, HITL. * Хмарна інфраструктура + DevOps-практики: контейнеризація, CI/CD, IaC. * Англійська — B2+ (щоденна технічна комунікація).
➕ Буде плюсом * Досвід RLHF / RLAIF, fine-tuning (LoRA / QLoRA). * Робота з graph-даними. * Досвід у фінтех- або кредитних проєктах.
Процес відбору * 10-хвилинний скрінінг із нашою командою. * 30-хвилинна зустріч із представником клієнта. * Тестове завдання (3–4 години) → технічна сесія 60 хвилин. * Оффер після референс-чеку.
