← К каталогу
GL

Globerce Inc.

AI Engineer / LLM Engineer в Fintech

ГибридУровень не указанАлматы, Казахстан12 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение4 мин. назад
Впервые замечена12 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Привет!

Мы IT-компания Globerce Capital. Рады знакомству!

IT-холдинг Globerce Capital – это команда молодых и амбициозных профессионалов. Мы проводим полный цикл разработки продукта (Fintech, e-commerce, telecom), включая консалтинг, проектирование, внедрение и поддержку комплексных IT-решений для бизнеса.

Мы ищем AI engineer/LLM engineer к нам в команду!

Обещаем сложные и интересные задачи, а также амбициозные, масштабные проекты!

По задачам:

  • Проектирование RAG-архитектур: разработка и оптимизация пайплайнов извлечения данных (chunking strategies, embedding selection, re-ranking)
  • Prompt Engineering & Optimization: создание сложных системных инструкций, использование техник Chain-of-Thought, Few-shot, ReAct. Работа над воспроизводимостью ответов
  • Разработка AI-агентов: создание автономных систем на базе LangGraph, CrewAI или Haystack, способных планировать действия и использовать внешние API/инструменты
  • Оценка качества (Evaluation): внедрение метрик для измерения качества ответов и точности поиска (используя RAGAS, DeepEval или кастомные LLM-as-a-judge подходы)

Hard skills:

  • Опыт работы AI Engineer / Data Scientist / ML Engineer от 3 лет, с фокусом на NLP и LLM
  • Отличное знание Python
  • Практический опыт работы с: PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain / LangGraph или аналогами
  • Реальный опыт: дообучения LLM, построения RAG-систем, работы с embedding-моделями
  • Понимание принципов работы агентных систем (tool calling, planning, memory)
  • Опыт работы с векторными БД: FAISS, Chroma, Milvus (или аналоги)
  • Умение работать с текстовыми данными: подготовка датасетов, аугментация, генерация synthetic data
  • Понимание математических основ ML и DL

Будет плюсом:

  • Опыт оптимизации и ускорения моделей (квантизация, pruning)
  • Опыт работы с локальными LLM (не только API-решения)
  • Опыт в финтехе, AML, комплаенсе или регуляторных системах
  • Опыт проектирования сложных AI-архитектур в продакшене
  • Понимание принципов MLOps / LLMOps

Наш…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / IT / KZ