ML Engineer (LLM, RAG, Qwen, Qdrant)

Ищем сотрудника только в Перми. Аккредитованная IT-компания «Академия Бизнес Решений» разрабатывает интеллектуального агента, продукт использует передовые AI-технологии.

Технологический стек:

• AI стек: Qwen3.6-35B-A3B, Qwen3-Embedding-4B-Q4_K_M, Whisper

• Backend (для ML): Python 3, FastAPI (для обертки моделей), Docker

• Инструменты: HuggingFace, PyTorch

Требования:

• Опыт коммерческой разработки в ML/AI от 2 лет.

• Глубокое понимание архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) .

• Опыт работы с LLM (Qwen, LLaMA, Gemma или аналоги) — интеграция, дообучение, инференс.

• Опыт работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, Pinecone или аналоги) — обязательно .

• Опыт работы с Embedding-моделями (Qwen-Embedding, Sentence-BERT или аналоги).

• Понимание работы Reranker'ов (Qwen-Reranker, Cohere или аналоги).

• Опыт работы с распознаванием речи (Whisper) — будет плюсом.

• Уверенное владение Python , опыт работы с PyTorch / HuggingFace Transformers .

• Навыки оптимизации инференса моделей (vLLM, ONNX, quantization).

• Понимание принципов работы с Docker.

Будет плюсом:

• Опыт дообучения LLM под задачи (fine-tuning, LoRA, QLoRA).

• Опыт работы с Prometheus / Grafana для мониторинга ML-сервисов.

• Публикации или open-source проекты в области NLP.

Обязанности:

• Разработка и улучшение RAG-пайплайна для продукта.

• Настройка и дообучение моделей Qwen3.6 для задач составления, проверки и анализа.

• Работа с Qdrant для построения семантического поиска.

• Интеграция Whisper для голосового ввода данных.

• Оптимизация скорости и точности поиска (индексация, кэширование, реранжирование).

• Разработка ML-сервисов и их оберток (FastAPI) для интеграции в бэкенд.

• Исследование новых AI-подходов и внедрение их в продукт.

• Взаимодействие с бэкенд-командой для интеграции ML-компонентов.

Условия:

• Аккредитованная IT-компания.

• Зарплата: ежемесячная зп+ годовая премия (на руки, по итогам собеседования).

• Работа в офисе в г. Пермь…