AI/ML разработчик

Мы - социократичная компания, которая стремится к созданию инновационных продуктов и решений в сфере IT. Мы работаем над широким спектром проектов в области AI/ML, DevOps и Big Data. Являемся специалистами в инфраструктурных решениях и сложных аналитических проектах.

В нашей команде мы ценим личность каждого сотрудника и создаем гибкую и комфортную рабочую среду. Мы применяем командную работу, но также предоставляем возможность для самостоятельных проектов и инициатив.

Мы ищем талантливого AI/ML разработчика для участия в наших проектах в удаленном формате.

Ваша работа будет важна для нас, так как мы стремимся к развитию и расширению наших проектных компетенций. Вы будете работать в команде с другими специалистами над проектами, которые несут реальную ценность для наших клиентов.

Обязанности:

• Разработка и поддержка ML моделей под нужны заказчика. Задачи могут быть разными, от классификации объектов до CV обработки документов.
• Работа с LLM (OpenAI API, Hugging Face, локальные модели) и prompt engineering. Создание RAG конвейеров.
• Разработка и поддержка сервисов на Python (FastAPI), создание REST API для взаимодействия с AI/ML-сервисами.
• Интеграция с внешними сервисами, работа с базами данных (PostgreSQL, Redis).
• Оптимизация и масштабирование AI/ML-решений совместно с DevOps (Docker, Kubernetes).
• Участие в проектировании архитектуры AI/ML-сервисов.

AI/ML:

• Понимание основ Data Science: предобработка данных, задачи кластеризации и регрессии. Обучение ML моделей. Оценка точности модели.

• Понимание основ NLP: embeddings, векторизация текста.

• Практический опыт работы с OpenAI API, Hugging Face.

• Навыки prompt engineering, опыт общения и разработки с помощью LLM.

Backend-разработка:

• Опыт работы с Python (FastAPI/Django).

• Знание SQL, работа с PostgreSQL или подобными реляционными данными.

• Опыт работы с Git.

Веб-разработка:

• Опыт создания REST API, работа с JWT-аутентификацией.

• Обработка файлов (PDF, CSV, JSON), парсинг данных.

Работа с данными:

• Опыт работы с библиотеками pandas, numpy.

• Умение визуализировать данные.

Будет плюсом:

• Пройденные курсы по Data Science, профиль на kaggle с выполненными проектами. Наличие прочих сертификатов/дипломов с пройденным обучением по данной тематике.

• Успешные (и не успешные) кейсы как в обучающих, так и в прикладных задачах.

• Опыт с векторными БД (ChromaDB, Pinecone).

• Знание RAG-систем, локальных LLM (llama.cpp, Ollama, vLLM).

• Базовое понимание fine-tuning моделей.

• Async Python (asyncio), Redis, Celery/RQ.

• Docker, Kubernetes (базовый уровень).

• Английский (чтение документации).

Условия:

• Удаленную работу с гибким графиком.

• Участие в проектах разного уровня и сложности.

• Возможность профессионального роста и развития в широком спектре направлений.

• Конкурентоспособную заработную плату. Уровень дохода будет зависеть от Вашего опыта и экспертизы - от 130 000 руб. до 250 000 руб.