ML-инженер — БИОКАД, биотехнологическая компания

Мы ищем инженера, который поможет создать и развивать мультиагентную систему – продукт, где несколько специализированных ИИ-агентов вместе решают сложные задачи. Ваша работа позволит превратить возможности больших языковых моделей в надежный инструмент для команд и конечных пользователей.

• Разрабатывать мультиагентную систему от прототипа до рабочей эксплуатации, чтобы объединять специализированных агентов в единый продукт;
• Проектировать роли агентов и распределять между ними задачи, чтобы каждый отвечал за свою часть процесса и общий результат;
• Создавать сценарии взаимодействия агентов: планирование, вызов инструментов, проверка результата и самокоррекция;
• Разрабатывать инструменты агентов с понятными интерфейсами и проверкой данных, чтобы действия системы оставались безопасными;
• Строить оркестратор мультиагентной системы с последовательным, параллельным и графовым выполнением задач;
• Настраивать обмен данными и протоколы взаимодействия между агентами, чтобы предотвращать конфликты и потерю контекста;
• Проектировать память и управление контекстом, чтобы агенты учитывали историю работы и не расходовали ресурсы без необходимости;
• Создавать точки участия человека в критичных сценариях, чтобы важные решения не принимались без необходимого контроля;
• Проверять качество мультиагентной системы на специальных наборах примеров, чтобы находить ошибки и предотвращать регрессии;
• Защищать агентов от вредных инструкций, подмены контекста и других сбоев, чтобы система сохраняла надежность в реальных сценариях.

• Разрабатываете приложения на базе больших языковых моделей в рабочей эксплуатации, включая вызов инструментов, поиск контекста и агентные сценарии;
• Уверенно программируете (Python) и умеете строить поддерживаемые сервисы для сложных продуктовых систем;
• Проектируете мультиагентные архитектуры или создаете агентные циклы с нуля для задач с несколькими этапами;
• Работаете с фреймворками (LangGraph, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) или аналогичными инструментами;
• Используете оркестраторы (Paperclip, Multica) или сопоставимые решения для управления сложными процессами;
• Применяете ИИ-агентов в разработке, например Claude Code, Codex, Cursor или аналогичные решения;
• Учитываете ошибки генерации, размер контекста, стоимость запросов и задержку ответа при проектировании системы;
• Будет плюсом, если вы строите системы оценки качества и наблюдаемости для агентов;
• Будет преимуществом опыт запуска мультиагентных архитектур в рабочей эксплуатации или вклад в открытые инструменты.

• Возможность создавать ключевой продукт компании – мультиагентную систему, в которой несколько ИИ-агентов вместе решают сложные задачи;
• Влияние на архитектуру продукта с раннего этапа: роли агентов, правила взаимодействия, память, инструменты и маршрутизация;
• Задачи полного цикла – от проектирования агентных сценариев до тестирования, наблюдаемости и запуска;
• Работа с современными языковыми моделями и подходами, которые формируют новые стандарты разработки ИИ-продуктов.