AI/ML инженер

Чем предстоит заниматься:

• Определять и развивать архитектуру ML/LLM-агентных систем, принимать и документировать ключевые технические решения;

• Проектировать инфраструктуру вокруг агентов: оркестрация, маршрутизация, управление контекстом и памятью, вызов инструментов, отказоустойчивость, мониторинг;

• Проектировать и развивать самообучающийся контур: сбор ошибок из продакшена, пополнение датасетов оценки, регрессионное тестирование, контролируемая выкатка улучшений;

• Проектировать и развивать собственные RAG решения;

• Отвечать за качество моделей: эталонные наборы, метрики точности, автоматические гейты качества в CI, мониторинг деградации в проде;

• Обеспечивать соответствие требованиям по работе с персональными и ком.данными на уровне архитектуры (обезличивание, аудит решений, хранение);

• Проводить код-ревью и дизайн-ревью, развивать middle ML-инженеров через наставничество и парное проектирование;

• Представлять и защищать архитектурные решения.

Твоими преимуществами станут:

• Опыт в роли ML-инженера от 3 лет;

• Опыт запуска в production масштабных и сложных ML / LLM-решений;

• Опыт реализации моделей классического ML;

• Глубокое понимание архитектуры современных LLM и мультимодальных моделей;

• Опыт промышленного использования inference-фреймворков: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp;

• LLMOps Воспроизводимость системы, бенчмарки и регрессионное тестирование;

• Опыт дообучения трансформеров (LoRA, QLoRA, SFT) — DPO / RLHF будет плюсом;

• Современный LLM-стек: уверенное понимание RAG, agentic-loop, agent harness, multi-agent систем, MCP;

• Знание теории вероятностей и мат статистики, понимать, что такое мат.ожидание, опыт проведения и оценки A/B тестов;

• Уверенное владение Python;

• Желательны навыки настройки CI/CD-процессов и базовая работа с k8s, docker.

Что мы предлагаем:

• Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня;

• Официальная заработная плата;

• Годовые премии по результатам работы;

• Бесплатные…