Пожалуйста подождите ...

Ameriabank CJSC

Армения

822073

Просмотр

3627

История вакансий

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