Технології
Ми шукаємо професіонала, який зможе вести 1-2 проекти від початку до кінця, співпрацюючи з внутрішніми малими та середніми підприємствами для розуміння поточних процесів та вимог. Ви співпрацюватимете з архітекторами на етапі проектування, сприятимете створенню та масштабуванню рішень, а також регулярно демонструватимете результати зацікавленим сторонам бізнесу. За відсутності Архітектора ви будете діяти як основна особа, що приймає технічні рішення, забезпечуючи сильне технічне керівництво та безперебійну реалізацію проекту.
Завдання
- Залучення зацікавлених сторін та проведення ознайомчих сесій
- Визначення вимог і виявлення кейсів використання AI/GenAI
- Проектування масштабованої архітектури рішення
- Створення систем і компонентів AI/GenAI
- Масштабування рішень для підвищення продуктивності та надійності
- Розгортання та управління виробничими середовищами
- Керівництво командами та забезпечення наскрізної доставки
Наші очікування
- 5-8 років загального досвіду, з яких 2-4 роки в GenAI/LLM, 12-24 місяці в LangGraph та досвід роботи з системами після розгортання
- Знання LangGraph для багатоагентних систем, паралельного виконання, контрольних точок та HITL (не обговорюється), а також досвід роботи з LangChain (розширені ланцюжки, пам'ять, інтеграція користувацьких інструментів)
- Практичний досвід роботи з AWS AgentCore (перевага надається виробничій версії) та AWS Bedrock, з глибоким розумінням SQL, NL-to-SQL та доступу до даних на основі LLM (Snowflake є перевагою)
- Досвід системної інтеграції з використанням REST API, знання MCP та корпоративних з'єднувачів, а також просунутого RAG (гібридний пошук, переранжування, переформулювання запитів, оцінка результатів пошуку)
- Знання фреймворків оцінки RAG (RAGAS, TruLens), автоматизованих регресійних конвеєрів та інструментів спостережливості, таких як LangSmith або LangFuse
- Експертний рівень Python (шаблони дизайну, асинхронізація, тестування, CI/CD) з досвідом роботи з декількома моделями (OpenAI, Claude, Gemini, Llama) та виробничими компромісами
- Добре розуміє інструменти pro-code vs low-code (Copilot Studio, Power Automate), інструменти для розробки ШІ (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Cline)
- Сильні навички спілкування зі стейкхолдерами
- Вільне володіння англійською мовою
Буде перевагою
- Практична робота з AWS AgentCore, включаючи поглиблені знання його сервісів
- Доведена доставка реалізацій виробничого рівня з використанням MCP / A2A
- Знання платформ Google Agentspace або Azure AI Foundry
- Досвід роботи з рішеннями Document Intelligence (розпізнавання тексту, розбиття на частини з урахуванням макета)
- Практичне використання методів тонкого налаштування моделей (LoRA, QLoRA)
- Сертифікати AWS ML, Azure AI або GCP ML
Вакансія № 260506-XEOGE
Sii ensures that all hiring decisions are made solely on the basis of qualifications and competence. We are committed to equal and fair treatment of all, regardless of legally protected characteristics. At Sii, we promote a diverse and inclusive work environment, in full compliance with applicable anti-discrimination laws.
Technologies & tools
We are looking for a professional who can own 1–2 projects end-to-end, partnering with internal SMEs to understand current-state processes and requirements. You will collaborate with Architects during the design phase, contribute to building and scaling solutions, and regularly demonstrate outcomes to business stakeholders. In the absence of the Architect, you will act as the primary technical decision-maker, ensuring strong technical direction and seamless project execution.
Your tasks
- Engaging stakeholders and conducting discovery sessions
- Defining requirements and identifying AI/GenAI use cases
- Designing a scalable solution architecture
- Building AI/GenAI systems and components
- Scaling solutions for performance and reliability
- Deploying and managing production environments
- Leading teams and driving end-to-end delivery
Requirements
- 5–8 years total experience with 2–4 years in GenAI/LLM, 12–24 months in LangGraph, and ownership of systems post-deployment
- Strong expertise in LangGraph for multi-agent systems, parallel execution, checkpointing, and HITL (non-negotiable), along with proficiency in LangChain (advanced chains, memory, custom tool integration)
- Hands-on experience with AWS AgentCore (production preferred) and AWS Bedrock, with a solid understanding of SQL, NL-to-SQL, and LLM-powered data access (Snowflake is a plus)
- Experience in systems integration using REST APIs, MCP awareness, and enterprise connectors, along with advanced RAG (hybrid search, re-ranking, query reformulation, retrieval evaluation)
- Familiarity with RAG evaluation frameworks (RAGAS, TruLens), automated regression pipelines, and observability tools like LangSmith or LangFuse
- Expert-level Python (design patterns, async, testing, CI/CD) with multi-model experience (OpenAI, Claude, Gemini, Llama) and production trade-offs
- Good understanding of pro-code vs low-code tools (Copilot Studio, Power Automate), AI dev tools (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, Cline)
- Strong stakeholder communication skills
- Fluent English required
Nice to have
- Hands-on work with AWS AgentCore, including advanced knowledge of its services
- Proven delivery of production-grade implementations using MCP / A2A
- Familiarity with Google Agentspace or Azure AI Foundry platforms
- Background in Document Intelligence solutions (OCR, layout-aware chunking)
- Practical use of model fine-tuning techniques (LoRA, QLoRA)
- AWS ML, Azure AI, or GCP ML certifications
Job no. 260506-XEOGE
Sii ensures that all hiring decisions are made solely on the basis of qualifications and competence. We are committed to equal and fair treatment of all, regardless of legally protected characteristics. At Sii, we promote a diverse and inclusive work environment, in full compliance with applicable anti-discrimination laws.