Ameriabank CJSC
Армения
Индустрия:
Финансы/Банк/Страхование
Количество сотрудников:
500-1500
Тип компании:
ОАО/ЗАО/ООО
Старший GenAI инженер
Полная ставка
Ереван
14 Октябрь 2026
Условия контракта Постоянный
Категория Другие ИТ
Описание работы
Старший GenAI инженер – это ключевая техническая должность в официально созданной службе внедрения GenAI Америабанка, под непосредственным руководством Директора по информационным технологиям.
В основные обязанности сотрудника, занимающего данную должность, входит следующее: проектирование, разработка и развертывание возможностей на основе ИИ, которые служат общей, многократно используемой инфраструктурой для всего банка – рабочие процессы агентов ИИ, конвейеры расширенного поиска, корпоративные системы знаний и интеграция с внутренней технологической экосистемой банка. Вся разработка ведется в защищенной локальной среде, где суверенитет данных и соблюдение нормативных требований являются обязательными.
Старший GenAI инженер работает на стыке прикладной инженерии ИИ, интеграции корпоративных систем и ответственного внедрения ИИ, непосредственно способствуя осуществлению приоритетных целей, определенных стратегией ИИ Амариабанка.
Обязанности
1. Проектирование и разработка решений на основе ИИ
- Проектирование, разработка и развертывание автоматизированных процессов на основе ИИ, агентных рабочих процессов и конвейеров RAG, обслуживающих множество бизнес-областей в банке.
- Проектирование и развитие единой корпоративной базы знаний, включая сбор и обработку документов, структурированное извлечение, разрешение сущностей, проектирование онтологий/схем, извлечение связей, происхождение доказательств (evidence provenance), векторное индексирование и гибридный поиск GraphRAG.
- Разработка и поддержка многократно используемых компонентов ИИ, шаблонов агентов и эталонных архитектур, на основе которых может строиться любой трайб или сквод, воплощая принцип «создай один раз, используй многократно».
- Разработка и внедрение агентных фреймворков ИИ, обеспечивающих автономные многоэтапные рабочие процессы, координирующие работу между системами, инструментами и процессами.
2. Интеграция и корпоративные системы
- Разработка и поддержка интеграций с корпоративными системами (Jira, Confluence, TestRail, Azure DevOps) для автоматизации бизнес-процессов на основе ИИ и SDLC․
- Разработка внутренних API и микросервисов, связывающих компоненты ИИ с инфраструктурой банка.
- Интеграция возможностей ИИ с платформой автоматизации рабочих процессов n8n (или аналогичной), путем проектирования и поддержки конвейеров автоматизации процессов на основе ИИ, предназначенных для промышленного использования.
- Развитие системы агентов ИИ в SDLC (комплексный жизненный цикл разработки программного обеспечения с использованием ИИ, охватывающий анализ требований, генерацию тестов, проверку кода и документирование).
3. Исследования, проверка концепций и экспериментальные работы
- Руководство разработкой прототипов новых технологий искусственного интеллекта (мультимодальные модели, обработка голоса и речи, модели компьютерного зрения и фреймворков агентного ИИ).
- Оценка эффективности, точности, эффективности затрат и безопасности моделей как в контролируемой локальной среде, так и в облаке.
- Исследование и оценка новых моделей и инструментов с открытым исходным кодом, представление рекомендаций по внедрению на основе данных структурированной оценки.
- Развитие возможностей моделей армянского языка, оценка многоязычных моделей, подходов к точной настройке и решений OCR для обработки документов на армянском языке.
4. Безопасность, управление и документирование
- Обеспечение соответствия всех решений в области ИИ структуре классификации данных банка, определение соответствующего уровня развертывания (локальное развертывание, облачное SaaS или облачное PaaS) в зависимости от чувствительности данных.
- Сотрудничество с отделами информационной безопасности, кибербезопасности и операционных рисков для обеспечения безопасной обработки данных, журналов аудита, оперативного управления и прозрачности моделей.
- Документирование архитектур ИИ, конвейеров, экспериментов и проектных решений, способствование созданию библиотеки многократно используемых шаблонов и базы знаний для службы внедрения GenAI.
Ведение реестра развернутых возможностей ИИ, обеспечение документирования прав собственности на каждую производственную систему, базовых показателей производительности и записей об управлении.
Требования
- Опыт работы. 5+ лет опыта в области разработки программного обеспечения или прикладного AI/ML, из них минимум 2 года в области систем GenAI в производственных средах
- RAG и системы знаний. Подтвержденный опыт проектирования и поддержки конвейеров RAG и векторных баз данных
- Граф знаний. Опыт работы с моделированием данных в графах, извлечением сущностей/связей, разрешением сущностей, обходом графов и языками запросов (Cypher) Опыт объединения поиска по графам и векторного поиска в GraphRAG крайне желателен.
- Агентные системы. Опыт проектирования инструментов с использованием приложений LLM и многоэтапных рабочих процессов ИИ, включая оркестрацию, управление состоянием, структурированные выходные данные, обработку сбоев, управление с участием человека и оценку. Опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками желателен.
- Python и разработка программного обеспечения. Развитые навыки разработки посредством Python, включая тестирование, упаковку, асинхронное программирование, разработку API и проектирование программного обеспечения производственного качества
- API и интеграция. Богатый опыт разработки API и работы с микросервисной архитектурой; опыт интеграции систем искусственного интеллекта с корпоративными платформами (Jira, Confluence или аналогичными).
- Инфраструктура. Контейнеризация (Docker), системы Linux и локальное развертывание на базе GPU; предпочтителен опыт работы в локальной среде ИИ.
- Автоматизация. Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов (n8n или аналогичными) для автоматизации производственных процессов на основе ИИ.
- Безопасность. Знание классификации чувствительности данных, методов безопасного развертывания ИИ и требований соответствия в регулируемых средах.
Дополнительная информация
Требуемые квалификации
- Опыт развертывания и эксплуатации ИИ в безопасных, регулируемых отраслевых средах (банковское дело, финансовые услуги или здравоохранение).
- Опыт работы в области инженерии данных (конвейеры ETL, обработка структурированных и неструктурированных данных, владение SQL и Pandas)
- Опыт работы с моделями Agile / Agile@Scale
- Участие в проектах с открытым исходным кодом на основе ИИ или во внутренних инновационных инициативах
- Опыт работы в банковской или финансовой сфере, знание основных банковских процессов, нормативно-правовой базы или финансовых данных