ML-инженер / ML Engineer (с пониманием бэкенда)

Чем предстоит заниматься:
Разрабатывать и дорабатывать ML/LLM-решения для наших продуктов: RAG-поиск, внутренние ассистенты, транскрибатор и саммаризатор встреч. Делать прототипы моделей и доводить их до продакшена: от экспериментов до стабильного сервиса. Понимать бэкенд-часть: работа с API на Python, работа с БД, интеграции с внутренними системами. Настраивать и улучшать промпты, пайплайны LangChain/LangGraph и т.п., работать с векторным поиском. Следить за качеством: метрики моделей, логирование, разбор инцидентов.

Стек и технологии:
Python (основной язык), промышленная разработка от 3 лет. ML / LLM: 1. PyTorch, Transformers, классический ML (линейные модели, бустинги). 2. опыт работы с LLM (интеграция через API, fine-tuning). Оркестрация и RAG: LangChain / LangGraph или аналоги. Данные и хранение: SQL-БД, векторные БД (Qdrant / pgvector / др.). Бэкенд: FastAPI, написание и поддержка REST-/gRPC-сервисов. Инфраструктура: Docker, Git, базовое понимание CI/CD, мониторинг и логирование.

Наш кандидат:
Опыт работы ML-инженером / backend+ML в кросс-функциональных командах от 3 лет. Умение решать задачи от подготовки данных и выбора модели до рабочего сервиса в проде. Опыт разработки на Python. Понимание, как устроен веб-сервис: запрос–обработка–БД–ответ, базовая оптимизация по времени ответа. Опыт работы с текстовыми задачами (NLP): классификация, ранжирование, генерация или вопрос–ответ. Готовность разбираться в коде других людей, участвовать в ревью, предлагать улучшения.

Будет плюсом:
Опыт в проектах с RAG, внутренними ассистентами, чат-ботами. Опыт настройки пайплайнов для разметки данных и улучшения качества LLM-ответов. Базовый опыт MLOps: деплой моделей, мониторинг качества, переобучение. Умение работать с Airflow.

Что мы предлагаем:
Доход и стабильность: Конкурентное вознаграждение, которое обсудим индивидуально на собеседовании; Официальное оформление по ТК РФ; Полностью белая зарплата с гарантированными выплатами 2 раза в месяц. Свобода и развитие: Высокий уровень самостоятельности и реальная возможность влиять на результат, Интересные и масштабные задачи для профессионального роста; Обучение за счёт компании: тренинги, семинары, книжный клуб. Забота о здоровье и комфорт: Частичная компенсация ДМС, медицинских услуг, лекарств и абонемента в фитнес-клуб; Психологическая поддержка и страхование жизни от несчастных случаев; Материальная помощь.