Թափուր պաշտոնի մասին
Ищут системного аналитика уровня Middle на проекты внедрения VK AI Space — платформы безопасных мультиагентных систем. Работа включает сбор и формализацию требований enterprise-заказчиков, описание ИИ-агентов и интеграций, приемку и управление объемом проекта.
Обязанности
- Собирать, анализировать и формализовать функциональные и нефункциональные требования заказчика к платформе и ИИ-агентам.
- Отслеживать реализацию функциональных требований.
- Описывать спецификации агентов: роль и цель, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе и эскалацию к человеку.
- Определять критерии успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов, ключевые метрики и методику их расчета.
- Описывать процессы as-is и to-be.
- Формализовать политики ограничений и требования информационной безопасности.
- Описывать контракты внешних систем, требования к данным агентов, разрешенные действия и классы данных.
- Организовывать и проводить приемо-сдаточные испытания, готовить ПМИ и протокол приемки.
- Управлять объемом проекта и классифицировать расхождения между дефектом реализации, корректным поведением по спецификации и новым требованием.
- Вести проектную документацию и базу знаний в Jira и Confluence.
Условия
Режим работы: гибридный или удаленный.
Приоритет кандидатам из Москвы; возможны выезды в контур заказчика.
Заработная плата: 200000 рублей на руки по трудовому договору или 240000 рублей при работе через ИП.
Гражданство: Российская Федерация или Республика Беларусь.
Продукт
VK AI Space — ИИ-платформа безопасных мультиагентных систем для внедрения в контуре компании. Платформа включает каталог LLM-моделей, конструктор агентов, RAG-контур, guardrails, оркестрацию, изоляцию агентов, квотирование и учет затрат.
Решение разворачивается on-premise в контуре заказчика, в VK Cloud или поставляется как программно-аппаратный комплекс.
Будет плюсом
- Опыт проектов с ML, LLM, ИИ-агентами и RAG-системами.
- Опыт реализации собственных ИИ-агентов.
- Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset и LLM-as-judge.
- Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов.
- Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков или в госсекторе.
- Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA.