Lead ML Engineer / AI Architect

Мы 2UP - диджитал - агентство полного цикла. Занимаемся проектированием, разработкой и дизайном сложных интернет-проектов. ❤️

Наша компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний.

Немного фактов о нас:

• 10 лет на рынке
• 80+ штатных специалистов,
• Лучший работодатель среди ИТ-компаний по Ростовской области по версии HeadHunter (до 250 чел)
• Входим в ТОП-30 ИТ-компаний по всей России по версии HeadHunter (до 250 чел)
• Входим в топ-50 работодателей по версии Хабр Карьеры (среди компаний до 100 чел)
• Спецприз конкурса SBER AI для стартапов в сфере искусственного интеллекта
• Лучшая инновационная компания Ростовской области
• Получили поддержку Агентства стратегических инициатив
• Победители премии Рунета в номинации «Разработка»
• Аккредитованы Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
• Зарегистрировали 4 патента в области искусственного интеллекта

Кого мы ищем: талантливого Lead ML Engineer / AI Architect на проект разработка и внедрение мультиагентных систем и AI-ассистентов для решения корпоративных бизнес-задач.

Обязанности

• Формулировать и решать ML-задачи, определять подходы (NLP, RL, LLMs, multi-agent orchestration, RAG, data pipelines).
• Разрабатывать и оптимизировать модели: обучение, fine-tuning, внедрение LoRA/PEFT-технологий, построение пайплайнов инференса.
• Создавать прототипы и доводить их до продакшн-решений.
• Взаимодействовать с backend/frontend-разработчиками, DevOps и бизнес-аналитиками для интеграции ML-модулей в корпоративные системы.
• Контролировать качество моделей: разрабатывать метрики, проводить A/B-тесты, мониторить и повышать производительность.
• Наставлять младших ML-инженеров, формировать экспертизу и лучшие практики в команде.
• Участвовать в формировании технического роадмапа проекта.

Требования

• Опыт работы от 4–5 лет в ML/AI, преимущественно в области NLP и LLM.
• Уверенное владение Python, фреймворками PyTorch / TensorFlow, HuggingFace.
• Практический опыт с LLM (fine-tuning, prompt engineering, RAG).
• Опыт построения ML-систем в продакшне: Docker, Kubernetes, CI/CD.
• Понимание архитектуры мультиагентных систем, опыт с LangChain, LlamaIndex или аналогами.
• Знание принципов MLOps: мониторинг, retraining, модельный реестр.
• Опыт оптимизации моделей для продакшна (quantization, distillation).
• Уровень английского — B2+ (чтение статей, документации, общение в команде).

Будет плюсом:

• Опыт интеграции ML-решений в корпоративные ИТ-системы (ERP/CRM/BI).
• Участие в open-source проектах в области LLM/ML.
• Опыт работы с AWS Sagemaker, Azure ML, GCP Vertex.
• Публикации, выступления, участие в профессиональных сообществах.
• Опыт управления командой ML-инженеров.

Условия

Процесс отбора

HR-скрининг (2–3 дня)
— Проверка опыта и релевантных проектов
— Первичный звонок: мотивация, ожидания, коммуникация

Техническое интервью
— Проверка знаний по ML, LLM, архитектуре мультиагентных систем
— Решение кейса: дизайн мультиагентной системы под конкретную бизнес-задачу

Финальное интервью
— Встреча с CTO / Руководителем проекта и HRD
— Оценка лидерских и командных навыков, мотивации, культурного соответствия

Оффер
— Решение принимается в течение 3 дней

Хочешь строить системы, где искусственный интеллект становится полноправным членом команды — от ассистентов до автономных агентов?
Присоединяйся к нам.