Machine Learning Engineer (Full-Stack ML)

Мы создаем сложные AI-продукты, которые работают здесь и сейчас. Наша экспертиза охватывает широкий спектр задач: от генерации мультимодального контента (текст, аудио, видео) до сбора и обработки данных из открытых источников, включая социальные сети и блокчейн-сети.

Мы не просто пишем код — мы создаем законченные продукты. Весь путь от погружения в бизнес-задачу до запуска и поддержки высоконагруженных продакшен-решений лежит через нашу команду.

Чем предстоит заниматься:

• Создавать с нуля: Разрабатывать работающие MVP для разнообразных задач — будь то парсинг данных, генерация контента или извлечение информации из блокчейна.
• Архитектурные решения: Проектировать и воплощать в жизнь архитектуру ML-решений: выбирать базы данных, инструменты и инфраструктурные компоненты, которые обеспечат надежность и масштабируемость.
• Исследовать и внедрять: Проводить исследовательскую работу, тестировать современные (SOTA) алгоритмы и адаптировать их под нужды проекта. Ваша задача — не просто экспериментировать, а выводить модели в прод.
• Доводить до идеала: Проводить A/B тестирование моделей, заниматься тонкой настройкой гиперпараметров и дообучением для достижения максимальной эффективности.

Мы ищем специалиста, который:

• Имеет за плечами от 2 лет опыта в коммерческой разработке, включая создание проектов с чистого листа.
• Разбирается в deep learning и машинном обучении, обладает сильными навыками анализа данных.
• Понимает принципы работы классических ML-алгоритмов и владеет актуальными знаниями в одной из областей: NLP или Computer Vision.

Будет плюсом:

• Опыт развертывания и сопровождения ML-моделей в продакш-среде (знание инструментов MLOps: Docker, Kubernetes, MLflow, Airflow).
• Практические навыки работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и их AI-сервисами.
• Знание современных фреймворков для генеративных задач (например, LangChain, Diffusion models, Transformer-based architectures).
• Опыт работы с блокчейн-нодами и данными (извлечение, парсинг и анализ транзакций, смарт-контрактов).
• Понимание принципов построения высоконагруженных и масштабируемых data-intensive приложений.
• Навыки в области инженерии данных: проектирование ETL/ELT-процессов, работа с большими объемами данных (Spark, Apache Beam).
• Участие в open-source проектах, связанных с AI/ML, или наличие собственных значимых проектов на GitHub.

Что мы предлагаем:

• Реальные задачи и прямое влияние на продукты, которые используются клиентами в реальном времени.
• Конкурентный доход, который мы обсудим по итогам собеседования.
• Постоянное развитие за счет работы с сильной командой и решения нестандартных задач.
• Команду увлеченных профессионалов, где ценятся порядочность, прямая коммуникация и ориентация на результат.
• Простор для инициативы: мы поддерживаем смелые и амбициозные идеи.
• Полностью удаленный формат работы, гибкий график и культуру, свободную от бюрократии. Для нас важен результат, а не отслеживание процессов.