ML-инженер (RAG / Agents / LLM)
Описание
Привет!Я Данил, руководитель направления в ФОДЖИН. Мы занимаемся разработкой и дизайном цифровых продуктов для десятков тысяч пользователей с упором на результат для бизнеса. Хороши не только в продуктах, но и в стаффинге наших спецов крупным клиентам, среди которых – Сбер, МТС, Т-банк, Газпром, Мосбиржа и многие другие. Сейчас я нахожусь в поиске ML-инженера, который имеет достаточно интересный опыт. Важно иметь желание развивать отдел и делиться опытом с коллегами. Задачи обещают быть интересными и не монотонными. Ты - тот самый, если: У тебя есть опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет (асинхронный код, типизация, написание тестов) и уверенный бэкенд-фундамент - REST/gRPC, очереди (Kafka / Redis / RabbitMQ), базовая работа с k8s (или аналогами); Работал с Docker, шедулерами (Airflow / Celery / Prefect / cron) и sql/nosql базами данных; Имеешь опыт разработки LLM-based решений - RAG-архитектуры, агентные системы, интеграция с провайдерскими API (rate limits, ретраи с backoff, стриминг, таймауты), structured outputs (JSON schema), function/tool calling; Работал с фреймворками оркестрации (LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen или аналоги) и векторными БД (Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector); Ежедневно используешь AI-инструменты (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline) для разработки, умеешь декомпозировать задачи, готовить контекст для агента и ревьюить сгенерированный код; Проектировал API и структуры данных, понимаешь принципы чистого кода, ООП и организацию кодовой базы для параллельной работы; Понимаешь важность latency и стоимости токенов, умеешь находить баланс между качеством ответа, скоростью и затратами при выборе модели и архитектуры; Нацелен на результат, автономен и ответственен. Будет плюсом: Опыт с observability-платформами (Langfuse / LangSmith / Arize) и evaluation frameworks для RAG/агентов; Опыт fine-tuning и работы с open-source LLM (Llama, Qwen, Mistral), включая LoRA; Понимание MLOps (CI/CD пайплайны для ML, контейнеризация, мониторинг); Опыт работы с потоковой обработкой данных (Kafka Streams / Flink) и workflow-движками (Temporal / Airflow); Навыки работы с эмбеддингами, реранкингом и построение отказоустойчивых агентных решений (обработка ошибок, fallback-сценарии); Понимание принципов безопасности LLM-приложений - защита от prompt injection, изоляция инструментов и системных вызовов, PII-редакция, модерация контента и проведение jailbreak-тестов. Почему ФОДЖИН? Активная корпоративная жизнь: тимбилдинги, корпоративные вечеринки, тренинги, митапы и многое другое; ФОДЖИН Лавка — это уникальное пространство, где сотрудники могут удовлетворить свои потребности и интересы, приобретая мерч компании, а также получая компенсацию затрат на подписки, спорт, отдых, образование и здоровье; Комфортное погружение в работу, поддержка HR и ментора с первых дней; Уютные офисы в центре самых ярких городов на Юге России; Аккредитованная IT-компания; Трудоустройство по ТК РФ. Что тебя будет ждать? Собеседование с рекрутером; Интервью по хард и софт скиллам; Встреча с руководителем направления; Предложение о работе от ФОДЖИН. Увидимся на собесе, если ты выполнишь первое задание. В сопроводительном письме укажи имя своего будущего руководителя. Игра началась.