AI/ML Developer/Инженер по машинному обучению (ИИ-Инженер)

Описание

О компанииМы разрабатываем собственные AI-продукты – как для внутренних процессов компании, так и для клиентов, где результат измеряется конкретной пользой.В нашу команду разработчиков и AI-специалистов мы приглашаем сильного инженера, который будет участвовать в архитектурных решениях, проверять гипотезы, выводить модели в продашкен и работать над продуктом от идеи до результата. Чем предстоит заниматься● Разрабатывать и выводить в продакшн мультиагентные системы и RAG-пайплайны для автоматизации бизнес-процессов.● Проектировать и поддерживать сквозные пайплайны обработки данных (ETL/ELT): от сбора сырых данных и Feature Engineering до валидации моделей.● Проводить аналитику данных, формулировать и проверять гипотезы, проектировать и анализировать результаты A/B тестов.● Выводить решения в продакшен (FastAPI, Docker), настраивать логирование метрик и мониторинг производительности/деградации моделей.● Совместно с продуктовой командой создавать новые продукты с нуля, участвовать в выборе стека технологий и формировать технические стандарты. Что для нас важноОбязательные требования:● Хорошее знание Python и профильных библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy).● Уверенное владение SQL для аналитики и подготовки датасетов.● Опыт работы со стеком классического ML (Scikit-Learn, XGBoost, CatBoost).● Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch) и NLP (Transformers, HuggingFace).● Опыт работы с LLM, построения RAG-пайплайнов и AI-агентов (LangChain, LangGraph).● Опыт оборачивания ML-моделей в микросервисы и вывода их в production (FastAPI, Docker).● Умение писать и кастомизировать алгоритмы, проводить Feature Engineering.● Опыт fine-tuning открытых языковых моделей (LoRA/QLoRA, DPO) и работы с инференс-движками (vLLM, Unsloth).● Опыт работы с векторными базами данных и поиском (ChromaDB, Elasticsearch).● Опыт проведения A/B-тестирования, проверки гипотез и статистического анализа.● Опыт работы с MLOps-инструментами для трекинга и оркестрации (MLflow, Airflow).● Понимание асинхронного взаимодействия и опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka).● Знание аналитических СУБД (ClickHouse, PostgreSQL).● Ссылка на GitHub или другой репозиторий с вашими проектами - поможет нам лучше познакомиться с вашим опытом до собеседования Кого мы ищемНам интересен человек, который:● Ориентирован на результат: умеет доводить ML-задачи от этапа исследования и проверки гипотез до продакшн-решения.● Прагматичен в выборе инструментов: понимает, когда задачу можно закрыть простым SQL-запросом или базовой моделью, а когда действительно требуется обучать кастомный алгоритм или делать fine-tuning.● Мыслит инженерно: смотрит на AI-продукты как на сложные системы (учитывает отказоустойчивость, краевые случаи и деградацию), а не просто пишет промпты к API.● Опирается на данные: принимает архитектурные и продуктовые решения на основе математики, статистики и результатов A/B-тестов, а не только на интуиции.● Готов брать ответственность за качество своих решений на реальных пользователях.● Следит за индустрией: регулярно изучает свежие подходы (Open Source решения, статьи) и умеет адаптировать State-of-the-Art под задачи бизнеса Что предлагаем● Официальное трудоустройство в штат по ТК РФ.● Офис в центре Москвы, метро Чистые пруды/Китай-город/Курская.● График работы: понедельник–пятница, 10:00–19:00.​​​​​​​● Отсутствие дресс-кода.● Участие в создании собственных ИИ-продуктов с нуля.● Возможность влиять на архитектуру и технические решения.● Небольшую сильную команду без бюрократии.● Быстрый цикл принятия решений.● Пространство для профессионального роста.● Участие в профильных конференциях и обучении за счёт компании. Если вам интересно создавать не отдельные модели, а инженерные системы вокруг ИИ, будем рады познакомиться.