AI / Full-Stack Engineer (Agentic AI, Credit Risk) to $6000 Offline

Запрошуємо Middle Full-Stack розробника приєднатись до AI-стартапу у сфері кредитування комерційної нерухомості.

Позиція на прямий контракт до клієнта.

Клієнт створює агентну AI-платформу для автоматизації кредитного андеррайтингу, що допомагає обробляти у 5 разів більше заявок із вищою точністю та нижчим ризиком.

У команді — досвідчені інженери, ML-дослідники та фінансові аналітики. Використовується сучасний стек технологій, CI/CD, гнучкі методології, пряма комунікація з командою замовника.

🎯 Роль

Ви працюватимете на перетині AI та FinTech, створюючи системи, що допомагають приймати реальні рішення про кредитний ризик, а не просто “ще один чат-бот”.
Завдання — проектувати та впроваджувати розумні агентні системи, здатні здійснювати багатокрокові логічні міркування над фінансовими даними, документами та ринковими контекстами.

⚙️ Основні завдання

• Проектування stateful multi-agent пайплайнів для кредитного аналізу.
• Побудова та тюнінг prompt-ланцюгів (DSPy, GEPA) — далі, ніж ручні промпти.
• Використання CoT / ToT / Graph-of-Thoughts для підсилення reasoning-здатності моделей.
• Налаштування строгого eval-контролю: LLM-as-a-judge, сценарні тести, метрики точності та робастності.
• Архітектура пам’яті, ретривалу, оркестрації та HITL-рев’ю.
  Повна трасованість дій агентів: логування викликів, кроків, інструментів (для аудиту та комплаєнсу).
• ETL / data engineering для роботи зі structured, unstructured, vector та graph-даними.
• Розробка дашбордів KPI (cost, latency, correctness, concept drift).
• Продакшн-сапорт у AWS / Azure, інтеграція з CI/CD та IaC.
   

🧠 Вимоги

• 5+ років досвіду комерційної розробки (Python або JS/TS).
• Продакшн-досвід створення agentic / complex reasoning систем.
• Знання LLM-Ops стеку: LangChain, Langfuse, Weights & Biases, Helicone.
• Сильний data engineering (ETL, SQL/NoSQL, vector DBs, graph-моделі).
• Розуміння агентних архітектур: prompt engineering, RAG, memory, tools, MCP, HITL.
• Хмарна інфраструктура + DevOps-практики: контейнеризація, CI/CD, IaC.
• Англійська — B2+ (щоденна технічна комунікація).
   

➕ Буде плюсом

• Досвід RLHF / RLAIF, fine-tuning (LoRA / QLoRA).
• Робота з graph-даними.
• Досвід у фінтех- або кредитних проєктах.
   

🚀 Процес відбору

1. 10-хвилинний скринінг із нашою командою.
2. 30-хвилинна зустріч із представником клієнта.
3. Тестове завдання (3–4 години) → технічна сесія 60 хвилин.
4. Оффер після референс-чеку.