ML Engineer / AI Engineer (LLM & AI Agents)
Описание
Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel. Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие. Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений. Проект ИИ-инкубатор — единая платформа для проверки и запуска пилотов (PoC) на основе перспективных ИИ-идей. Команда помогает превращать идеи в работающие прототипы: от эксперимента и оценки качества до защиты результатов на ИИ-комитете и подготовки решения к дальнейшему внедрению. Задачи: Разработка ИИ-ассистентов и функциональных AI-агентов в рамках PoC. Проработка и реализация agentic workflows: управление контекстом и состоянием, выбор инструментов, function calling, human-in-the-loop. Проведение экспериментов с LLM, NLP и BERT-подобными моделями. Разработка RAG-решений с использованием векторных баз данных и embedding-моделей. Построение evals для LLM-систем: оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения моделей. Работа с эвристиками и алгоритмами повышения качества AI-систем. Fine-tuning и адаптация LLM, включая LoRA / PEFT. Квантизация моделей и оптимизация inference. Запуск и эксплуатация моделей на CPU/GPU, оптимизация latency и потребления ресурсов. Контейнеризация ML/AI-сервисов и подготовка решений к эксплуатации. Работа с Kubernetes и KServe для развёртывания моделей. Разработка production-кода на Python, написание тестов, логирование и документация. Интеграция AI-сервисов с существующими системами через API. Участие в CI/CD-процессах, работа с Jenkins и Git. Оценка стоимости, производительности и масштабируемости LLM-решений. Участие в разработке механизмов безопасности AI-систем: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав агентов. Требования: Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML: pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, PyTorch или аналогами. Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных, признаки, выбор моделей, регуляризация, переобучение и data leakage. Практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM/GenAI, классическое ML, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, временные ряды. Практические знания NLP и опыт работы с современными языковыми моделями. Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и хотя бы одним orchestration-фреймворком. Опыт разработки AI-агентов и понимание принципов agentic workflows. Опыт работы с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных. Понимание принципов построения evals и оценки качества LLM-систем. Опыт fine-tuning/адаптации LLM, включая LoRA/PEFT. Опыт квантизации LLM и оптимизации inference. Понимание принципов работы и эксплуатации GPU-инфраструктуры. Уверенное владение SQL. Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, Git и code review. Понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, A/B-тестирование. Понимание offline- и online-метрик, подходов к валидации ML-систем и оценке бизнес-эффекта. Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Мы предлагаем: Удаленный формат работы по РФ; Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ; Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR; Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов; Прозрачные процессы и открытую коммуникацию; Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате; ДМС: медицинское страхование за счет компании; Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры; Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей; Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок; Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей. Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!