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.
Наш стек
- 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.
Вы будете
- 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.
Примеры задач
- 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.
Нам важно
- 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.
Будет плюсом
- 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.