Ведущий разработчик, Платформа AI-автоматизации

Привет! Это команда платформы AI-автоматизации. Мы создаём внутреннюю платформу для разработки AI-агентов и автоматизаций, которой смогут пользоваться продуктовые команды Ozon. Наша цель — дать инженерам готовый набор инструментов для создания агентских систем без необходимости каждый раз строить инфраструктуру с нуля. Сейчас проект находится на этапе активного развития. Уже есть собственный LLM-шлюз и базовая платформа, а дальше мы строим полноценную экосистему для агентской разработки: SDK, Tool Hub, визуальную оркестрацию, инструменты наблюдаемости и оценки качества AI-решений. Целевая команда не будет заниматься обучением языковых моделей. Вместо этого мы создаём платформенные сервисы и инструменты, которые помогают инженерам быстрее внедрять AI в свои продукты. Ищем разработчика, который поможет развивать платформу для агентской разработки и создавать инструменты, которыми будут пользоваться десятки продуктовых команд.

- Разрабатывать SDK и платформенные компоненты для создания AI-агентов. - Создавать инструменты и сервисы вокруг MCP и Tool Hub. - Развивать платформу для запуска и сопровождения AI-автоматизаций. - Интегрировать существующие open source-решения в экосистему платформы. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы вместе с командой.

- Разработать SDK для создания агентских приложений. - Интегрировать внешний агентских фреймворк с внутренним LLM Gateway. - Добавить поддержку новых MCP-инструментов. - Построить сервис для безопасного выполнения действий от имени пользователя. - Реализовать механизмы трейсинга и контроля использования LLM.

- Опыт коммерческой разработки на любом современном языке программирования. - Опыт проектирования backend-сервисов. - Понимание принципов построения API и распределённых систем. - Опыт разработки платформенных решений или внутренних инструментов. - Интерес к современному AI-инструментарию и практический опыт его использования. - Опыт создания автоматизаций или AI-интеграций.

- Наличие pet-проектов c применением AI. - Практический опыт работы с несколькими harness-системами и понимание их отличий, преимуществ и недостатков. - Опыт разработки AI-агентов, пайплайнов автоматизации, систем tool management.

- Языки: Go, Python, TypeScript/JS — уверенно знать один из них; Go как основной или как второй язык — дополнительный плюс. - Инфраструктура: Docker, Kubernetes, gRPC. - Данные и обмен: PostgreSQL, Redis, S3, Kafka. - AI‑слой: написание AI‑автоматизаций и оркестрация агентов; системы управления инструментами (tool management) и скиллами, коммунальные агенты; RAG‑пайплайны; интеграция с LLM‑провайдерами и собственными self‑hosted-моделями (обучение и хостинг моделей — на ML‑инфраструктуре, не на нас). - Observability: OpenTelemetry, Grafana CI/CD: GitLab CI.