Инженер AI
Bell Integrator · Россия
- Зарплата
- По итогам собеседования
- Формат
- Удалённо
- Занятость
- Полная
- Категория
- Data/ML
Откликнуться
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
Инженер AI
Проект направлен на создание AI-агента для существующего Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение предназначено для автоматического преобразования функциональных тестовых сценариев в готовые автоматизированные сценарии на Gherkin с использованием существующей кодовой базы и механизмов интеллектуального подбора переиспользуемых шагов.
Наша цель — создать прикладную AI-систему, которая ускорит разработку BDD-автотестов, снизит стоимость регрессионного тестирования и повысит стандартизацию автоматизации тестирования. Мы хотим построить внутренний инструмент нового поколения для команд тестирования и разработки, который объединит возможности LLM, RAG, ReAct и существующего ландшафта банка, а также усилит синергию BDD с AIPDLC и разработки на основе спецификаций.
Ключевые направления:
- Создание AI-агента для генерации feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев
- Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов
- Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования текущей кодовой базы
- Разработка пользовательской поверхности решения, в приоритете — IDE plugin для удобной работы тест-автоматизаторов
- Формирование механизмов контроля качества генерации, стандартизации сценариев и снижения пропусков при использовании уже существующих steps
- Создание технологической основы для дальнейшего развития AI-подходов в тестировании, инженерных практиках и управлении жизненным циклом разработки
Технологический стек:
Python 3
FastAPI, Streamlit
PostgreSQL, pgvector
Apache Kafka
Docker
Linux
HTTP, REST, GraphQL
LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search
Требования
-
Опыт работы от 4-х лет на Python
-
Высшее образование
-
Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, желательно PostgreSQL + pgvector
-
Опыт разработки ReAct агентов
-
Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования
-
Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio
-
Практические знания и навыки работы с LLM
-
Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений, включая Docker
-
Лидерские качества: умение принимать решения и брать на себя ответственность
Дополнительные требования
-
Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions
-
Понимание принципов клиентской web-разработки
-
Опыт разработки IDE plugins или developer tools
-
Опыт оценки качества AI-решений: accuracy, retrieval quality, traceability
-
Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC / QA-процессах
Обязанности
-
Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций
-
Развивать и разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграционные взаимодействия
-
Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных «шагов» из существующей библиотеки
-
Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой
-
Формировать требования для построения CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и контроля качества для AI-агента
-
Проводить ревью кода, поддерживать код-стандарт и участвовать в командных коммуникациях
-
Взаимодействовать с специалистами по автоматизированному тестированию, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования
-
Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения, в формате IDE plugin
Условия
-
Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы
-
Возможность работы с новыми технологиями, в том числе AI
-
Конкурентоспособная заработная плата
-
Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях
-
Корпоративные развлекательные программы
-
Возможность работать удаленно на территории РФ
Преимущества
Безграничные
возможности
В Bell Integrator каждый может реализовать свой потенциал и получить международный опыт работы на масштабных проектах в Европе и США.
Увлекательные
проекты
Наши клиенты – крупнейшие в мире корпорации из Fortune 100, для которых мы создаем уникальные по сложности и масштабу решения.
Передовые
технологии
В Bell Integrator вы всегда будете находиться на острие инноваций, используя прорывные технологии в реальных проектах.
Отличная
команда
В Bell Integrator работают опытные и талантливые профессионалы с сильными технологическими компетенциями и просто хорошие люди.
Рекомендуемые вакансии
| | Специализация | Позиция | Локация | |
|---|---|---|---|---|
| | Вакансии инженеров | DevOps/MLOps инженер | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Администратор Postgre XL + DWH | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Администратор баз данных Postgres | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Инженер по сопровождению | Екатеринбург | |
| | Вакансии инженеров | Devops инженер | Санкт-Петербург | |
Проект направлен на создание AI-агента для существующего Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение предназначено для автоматического преобразования функциональных тестовых сценариев в готовые автоматизированные сценарии на Gherkin с использованием существующей кодовой базы и механизмов интеллектуального подбора переиспользуемых шагов.
Наша цель — создать прикладную AI-систему, которая ускорит разработку BDD-автотестов, снизит стоимость регрессионного тестирования и повысит стандартизацию автоматизации тестирования. Мы хотим построить внутренний инструмент нового поколения для команд тестирования и разработки, который объединит возможности LLM, RAG, ReAct и существующего ландшафта банка, а также усилит синергию BDD с AIPDLC и разработки на основе спецификаций.
Ключевые направления:
- Создание AI-агента для генерации feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев
- Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов
- Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования текущей кодовой базы
- Разработка пользовательской поверхности решения, в приоритете — IDE plugin для удобной работы тест-автоматизаторов
- Формирование механизмов контроля качества генерации, стандартизации сценариев и снижения пропусков при использовании уже существующих steps
- Создание технологической основы для дальнейшего развития AI-подходов в тестировании, инженерных практиках и управлении жизненным циклом разработки
Технологический стек:
Python 3
FastAPI, Streamlit
PostgreSQL, pgvector
Apache Kafka
Docker
Linux
HTTP, REST, GraphQL
LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search
Требования
-
Опыт работы от 4-х лет на Python
-
Высшее образование
-
Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами, желательно PostgreSQL + pgvector
-
Опыт разработки ReAct агентов
-
Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования
-
Понимание базовых принципов многопоточного и асинхронного программирования, включая GIL и asyncio
-
Практические знания и навыки работы с LLM
-
Опыт работы с инструментами контейнеризации приложений, включая Docker
-
Лидерские качества: умение принимать решения и брать на себя ответственность
Дополнительные требования
-
Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions
-
Понимание принципов клиентской web-разработки
-
Опыт разработки IDE plugins или developer tools
-
Опыт оценки качества AI-решений: accuracy, retrieval quality, traceability
-
Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC / QA-процессах
Обязанности
-
Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций
-
Развивать и разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки и интеграционные взаимодействия
-
Реализовывать решения на базе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных «шагов» из существующей библиотеки
-
Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой
-
Формировать требования для построения CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и контроля качества для AI-агента
-
Проводить ревью кода, поддерживать код-стандарт и участвовать в командных коммуникациях
-
Взаимодействовать с специалистами по автоматизированному тестированию, QA-инженерами и разработчиками для уточнения требований и сценариев использования
-
Участвовать в разработке пользовательской поверхности решения, в формате IDE plugin
Условия
-
Команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы
-
Возможность работы с новыми технологиями, в том числе AI
-
Конкурентоспособная заработная плата
-
Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях
-
Корпоративные развлекательные программы
-
Возможность работать удаленно на территории РФ
Преимущества
Безграничные
возможности
В Bell Integrator каждый может реализовать свой потенциал и получить международный опыт работы на масштабных проектах в Европе и США.
Увлекательные
проекты
Наши клиенты – крупнейшие в мире корпорации из Fortune 100, для которых мы создаем уникальные по сложности и масштабу решения.
Передовые
технологии
В Bell Integrator вы всегда будете находиться на острие инноваций, используя прорывные технологии в реальных проектах.
Отличная
команда
В Bell Integrator работают опытные и талантливые профессионалы с сильными технологическими компетенциями и просто хорошие люди.
Рекомендуемые вакансии
| | Специализация | Позиция | Локация | |
|---|---|---|---|---|
| | Вакансии инженеров | DevOps/MLOps инженер | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Администратор Postgre XL + DWH | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Администратор баз данных Postgres | Удаленная работа | |
| | Вакансии инженеров | Инженер по сопровождению | Екатеринбург | |
| | Вакансии инженеров | Devops инженер | Санкт-Петербург | |
- python
- fastapi
- streamlit
- postgresql
- pgvector
- kafka
- docker
- linux
- graphql
- llm
- rag
- react
- embeddings
- vector_search
- asyncio
Оценка вакансии
68/100 · удовлетворительно
- Описание полное
- Зарплата не указана
- Компания и проект описаны
- Контакт без валидации
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Senior Data Engineer
AI-балл 62/100Джетлин · Пенза
SeniorОфис / Удалённоpythonsqlbash
Data Scientist NLP
AI-балл 72/100Сбер · Москва, Санкт-Петербург, Сочи
Гибридnlpnertransformers
Research Engineer / Scientist, Reinforcement Learning
AI-балл 78/100Harvey
230 000 – 450 000 $
Удалённоpythonsftreinforcement_learning
Senior Data Scientist
AI-балл 31/100YouLend · London, United Kingdom
SeniorГибрид
Senior Data Scientist
AI-балл 64/100Akvelon · Argentina, Brazil, Mexico
SeniorУдалённоpythonsqlmachine_learning
