Senior ML-Engineer
Коротко
Builds AI services and platform from scratch for multiple products, working with LLM, RAG, and agent scenarios, owning architecture and technology choices · Needs: Middle+/Senior ML Engineer experience, ability to work with uncertainty, architectural thinking, full-stack ML development
Описание от работодателя
Мы строим новое AI-направление и создаем команду, которая станет центром компетенций по искусственному интеллекту и будет развивать AI-функциональность сразу в нескольких продуктах компании.
Сейчас мы формируем команду ML-Engineer уровня Middle+/Senior , которая вместе с руководителем сформирует архитектуру решений, выберет технологии и создаст AI-сервисы практически с нуля и построит современную AI-платформу для миллионов пользовательских сценариев.
Одна из крупнейших технологических экосистем РФ открывает перед вами уникальные возможности. Мы предлагаем среду, где профессионализм ценится и развивается. Сейчас мы формируем направление и вы сможете реально влиять на то, каким оно станет. У вас будет возможность:
проектировать архитектуру практически с нуля;
выбирать технологии и стек;
принимать инженерные решения;
работать без тяжелого legacy;
создавать AI-сервисы, которыми будут пользоваться миллионы пользователей;
видеть результат своей работы в реальном продукте;
работать с современными LLM, RAG и агентными сценариями
Наша среда - это баланс динамики и стабильности. Мы приглашаем вас стать частью корпоративного стартапа: с одной стороны, у нас ресурсы и возможность создавать продукты нового уровня, с другой — самый надёжный партнер и инвестор российского рынка. У нас сохраняется динамика и свобода действий с быстрой обратной связью, характерная для стартапов, с ресурсами и экспертизой крупного enterprise
Мы ищем человека, которому интересно строить новое . Поэтому особенно ценим :
самостоятельность;
умение работать в условиях неопределенности;
способность быстро осваивать новые технологии и непрерывное саморазвитие;
архитектурное мышление;
желание предлагать собственные решения;
умение аргументированно защищать свои технические идеи;
способность объяснять сложные вещи простым языком.
Вы сможете:
Быть фуллстек и работать с широким списком задач: подготовка данных и разработка для классических ML моделей, NLP задачи (NER, поиск итд), AI (агенты, RAG, LLM Workflow), а также легирование, трекинг, мониторинг и тд;
Разрабатывать и внедрять LLM/NLP компоненты: поиск, суммаризация, классификация, извлечение сущностей, стилизация текста для различных доменов (письма/файлы);
Проектирование и реализация RAG (chunking, embeddings, vectorDB, retrieval+reranking, evaluation);
Оценка качества AI-систем (offline eval, benchmarking, hallucination detection, accuracy/faithfulness/latency/cost);
Строить workflow и агентные сценарии (tool calling, orchestration, memory, planning, human-in-the-loop);
Писать production-ready код с учетом нагрузки, стоимости инференса и задержек (FastAPI, async, microservices);
Участвовать в разработке и внедрении MLOps-инфраструктуры (Vector DB, inference Engine, feature store)
Наши ожидания: Подтвержденный ТК РФ практический опыт работы с широким списком задач, широкий кругозор и насмотренность - наши продукты это 16млн MAU;
Опыт с LLM: prompt engineering, RAG, дообучение (LORA/PEFT), оценка качества;
Понимание современных LLM архитектур и их ограничений в production (transformer, attention, hallucinations, privacy, guardrails, SLA);
Понимание как ML/LLM-системы ведут себя при высокой нагрузке: latency, стоимость инференса, throughput и понимание методов оптимизации;
Понимание принципов работы векторного поиска (Qdrant/Milvus/pgvector/Weaviate);
Знание SQL и опыт работы с хранилищами данных;
Уверенный Python, CI/CD, Docker, знание принципов интеграции (REST/API);
Опыт с агентскими фреймворками (LangGraph, LlamaIndex, AutoGen, и др.);
Опыт работы с инструментами MLOps/LLMOps (vLLM/TGI/SGLang, MLFlow/ClearML, Langfuse, Airflow/Prefect);
Архитектурное мышление: умение выбирать между rules/ classic ML/ LLM / RAG / Agentic подходами
Будет плюсом:
Опыт использования GigaChat в продуктах;
Опыт дообучения и адаптации open-source моделей под доменные задачи (PEFT/LORA/SFT);
Опыт разворачивания и эксплуатации LLM-инфраструктуры в production (self-hosted LLM, LLM Gateway/Proxy, GPU utilization и др);
Опыт оптимизации LLM-инференса (batching, KV-cache, prefix caching, quantization, и др) для работы с высокими нагрузками
Что предлагаем: Возможности продемонстрировать экспертность и расширить свое портфолио крутыми кейсами;
Работу с передовыми технологиями и экспертами, включая сотрудничество с командой партнера - крупнейшей технологической Экосистемой РФ;
Официальное трудоустройство;
Современный офис (на Даниловской мануфактуре), собственный спортзал от «Лиги Героев», а также занятия футболом, настольным теннисом, боксом и групповые тренировки «Здоровая спина»;
Гибридный формат работы (2-3 дня из офиса);
ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата за больничный лист, корпоративные скидки;
Электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам;
Бесплатная подписка на сервисы партнеров;
Насыщенная корпоративная жизнь :)
Станьте одним из ключевых инженеров новой AI-команды, ждем ваше резюме :)