Разработчик ИИ-агентов и контрольных процедур IFellow

250K ₽/мес
Опубликовано 03.11.2026

Что за роль

В IFellow предстоит разрабатывать AI-агентов для автоматизированной проверки кода и спецификаций. Роль сочетает работу с LLM и RAG, системный анализ и контроль реализации и релизов.

Чем вы будете заниматься

  • Разрабатывать и поддерживать AI-агентов и правила автоматизированной проверки кода и спецификаций.
  • Собирать и формализовать функциональные и нефункциональные требования.
  • Интегрировать LLM, работать с большими контекстами, RAG и промптами.
  • Проводить Code Review и проверять реализацию Frontend и Backend.
  • Контролировать архитектуру, процессы разработки и релизы.

Требования

  • Понимание PDLC и автоматизированного тестирования.
  • Опыт системного анализа и формализации требований.
  • Опыт агентной или продуктовой разработки в BigTech.
  • Умение читать код React и понимание Backend/Java.
  • Опыт Code Review и автоматизации на Python.
  • Знание LLM, RAG и AI-агентов.

Будет плюсом

  • Знание QAA, React, Spring/Java, SonarQube или ESLint.

Что мы предлагаем

  • Трудовой договор; компания аккредитована как IT-компания.
  • ДМС после испытательного срока.
  • Оборудование для работы.
  • Пять дополнительных оплачиваемых дней к больничному.
  • Гибридный формат: 2–3 дня в офисе в Москве или Московской области.

Кто здесь добьётся успеха

→

Уверенно проектирует и развивает ИИ-агентов для проверки кода и спецификаций: применяет большие языковые модели, поиск по контексту и генерацию с дополнением из найденных данных, а также точно настраивает промпты и правила проверок.

→

Сочетает инженерную глубину с системным анализом: умеет формализовать функциональные и нефункциональные требования, прослеживать их до реализации и выстраивать автоматические тесты и контрольные процедуры на протяжении всего цикла разработки.

→

Имеет опыт уровня старшего разработчика и способен оценивать решения в разных технологических слоях — например, анализировать код на Python, Java и React, проводить ревью и находить риски до релиза, а не только исправлять отдельные дефекты.

→

Комфортно работает в гибридном формате: самостоятельно продвигает исследовательские задачи с ИИ и при очных встречах согласует критерии качества, архитектуру агентов и порядок внедрения проверок с командой IFellow.

Ресурсы для обучения

Карьерный путь

Разработчик ИИ-агентов и контрольных процедур (Сейчас)→Ведущий инженер по ИИ-агентам и автоматизации качества разработки (Через 1–2 года)→Архитектор решений на основе ИИ для контроля разработки и релизов (Через 3–5 лет)

Обзор рынка

Объём рынка ИИ-агентов, 2026
$7,8 млрд
Среднегодовой рост рынка, 2025–2030
43,8%
Внедрение агентного ИИ в компаниях РФ
около 15%
Инвестиции в генеративный ИИ в мире, 2024
$33,9 млрд

Навыки и требования

Обязательные
AI AgentsLLMRAG
Растущий спрос
Оркестрация агентов и управление инструментами: LangGraph, Semantic Kernel, MCPОценка качества и безопасности LLM-приложений: evals, трассировка, red teaming, guardrailsИнженерия данных для RAG: гибридный поиск, reranking, векторные БД и обработка документов
Снижающийся спрос
Жёстко заданные цепочки промптов без маршрутизации, состояния и проверки результатовКлассический RPA на фиксированных правилах для процессов, где нужны работа с текстом и адаптация к контексту

Тренды отрасли

От чат-ботов к контролируемым агентным процессам
Агенты переходят от генерации ответов к выполнению многошаговых задач через API и внутренние системы. Для российских внедрений важны ограничение полномочий, журналирование действий и подтверждение человеком операций с высоким риском. В резюме стоит показывать не только прототип, но и метрики успешности задач, долю эскалаций и механизмы отката.
RAG становится измеряемым производственным контуром
По оценкам отраслевых исследований, около 65% организаций уже регулярно используют генеративный ИИ хотя бы в одной функции, но перевод решений в масштабируемую эксплуатацию остаётся сложным. Для российских компаний особенно актуальны корпоративные базы знаний, размещение данных в локальной инфраструктуре и контроль актуальности источников. Практическое преимущество дают тестовые наборы для retrieval и генерации, reranking и оценка качества по доменным данным.

Новости IT Consulting

Загружаем новости отрасли...

Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев