Наша команда разрабатывает AI-агентов и AI-ассистентов, которые помогают клиентам получать консультации и информацию по продуктам компании. Решения построены на LLM-моделях и работают как единая система интеллектуальных ассистентов.* Проектирование и внедрение системы качества AI-агентов: разработка и поддержка единой методологии тестирования LLM-агентов (от юнит-тестов логики до end-to-end сценариев);
* Внедрение метрик качества (Quality Gates) для релизов: релевантность, галлюцинации, безопасность, время отклика;
* Построение процесса непрерывной оценки качества в рамках CI/CD;
* Организация различных видов тестирования, проведение приёмо-сдаточных испытаний (ПСИ) и защита релизов перед выводом в прод;
* Анализ логов, метрик инцидентов и пользовательских фидбеков для выявления системных паттернов ошибок;
* Подготовка аналитических отчётов о качестве для стейкхолдеров (не просто «есть баги», а «какой процент сценариев деградирует и почему»);
* Автоматизация проверки API, UI и бизнес-логики агентов;
* Участие в код-ревью тестовой инфраструктуры, обеспечение читаемости и сопровождаемости кода;
* Взаимодействие с ML-инженерами: понимание ограничений моделей, работа с векторными БД и промптами;
* Работа с требованиями и заказчиком, выявление юзер-кейсов и юзер-стори (полноценное обеспечение качества).* Понимание специфики тестирования вероятностных систем (LLM/AI): осознание, что тестирование «по шагам» не работает, знание современных подходов к оценке качества AI (метрики, LLM-as-a-Judge, A/B тесты качества);
* Умение выстраивать процессы с нуля или масштабировать существующие: от выбора инструментов до наставничества и постановки задач;
* О работы с Python — это основной язык для автоматизации и анализа данных; Java — желателен для работы с backend-инфраструктурой;
* Уверенное владение SQL для извлечения и анализа метрик качества и логов;
* Опыт работы с Git, CI/CD (Jenkins/GitLab CI) и понимание принципов DevOps;
* Работа с требованиями, работа с заказчиком, выявление юзер-кейсов, юзер-стори;
* Глубокое понимание подходов к тестированию AI-систем: специфики вероятностных моделей, метрик качества и методов оценки LLM;
* Инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.
**Будет плюсом:**
* Опыт тестирования LLM, чат-ботов, RAG-систем или рекомендательных движков;
* Знакомство с инструментами мониторинга LLM;
* Опыт работы в финтехе/банковском секторе (понимание требований к безопасности и отказоустойчивости).* Гибридный формат работы;
* Льготные ипотечные условия кредитования;
* Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких;
* ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
* Корпоративная пенсионная программа;
* Детский отдых и подарки за счет Компании;
* Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.