RedCat.ai — технологическая B2B-платформа для подбора недвижимости. Мы создаём ИИ-ассистента для риэлторов, который автоматизирует поиск и консультирование клиентов. Наш подход основан на мультиагентной архитектуре и современных методах работы с LLM.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать новых агентов в мультиагентной системе ассистента
- Разрабатывать и поддерживать MCP-серверы для интеграции внешних источников
- Работать с Elasticsearch: настройка поиска, оптимизация индексов, расширение возможностей RAG
- Использовать OpenAI Agent SDK для оркестрации и разработки агентов
- Проектировать и улучшать пайплайны на базе LLM
- Подключать источники данных и строить интеграции в систему агентов
- Вносить улучшения и правки в существующие модули ассистента
Требования:
- Опыт коммерческих проектов с ML/LLM, желательно завершённых и внедрённых
- Глубокое понимание RAG-архитектур (FAISS/ElasticSearch + LLM)
- Навыки разработки и оркестрации мультиагентных систем или аналогичных пайплайнов
- Практический опыт работы с Elasticsearch (мэппинги, запросы, оптимизация)
- Опыт разработки MCP-серверов или желание глубоко разобраться в MCP-экосистеме
- Владение Python и современными ML-фреймворками (LangChain, Langfuse, HuggingFace, PyTorch или аналоги)
- Понимание принципов построения AI-сервисов для реальных пользователей
Будет плюсом:
- Практический опыт мониторинга мультиагентных систем: анализ метрик качества, постановка и проверка гипотез через Langfuse (эксперименты, A/B-тесты, улучшение ответов агентов)
- Знание тонкостей работы с большим количеством внешних источников (API, базы знаний)