ML-инженер

• Проектирование и разработка LLM-приложений: чат-боты, Q&A системы, автоматизация обработки текстов
• Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для работы с корпоративными данными
• Разработка и тестирование системных промптов, улучшение качества генерации
• Интеграция LLM-сервисов с внешними API и корпоративными системами
• Работа с векторными базами данных: индексирование документов, настройка поиска
• Создание REST/GraphQL API для ML-сервисов
• Мониторинг и улучшение качества моделей: сбор метрик, анализ ошибок, A/B-тестирование
• Оптимизация производительности: снижение latency, эффективное использование ресурсов
• Написание технической документации и участие в code review
• Взаимодействие с продуктовой командой для определения требований и приоритетов.

• Опыт работы с Python не менее 2–3 лет, включая асинхронное программирование (asyncio, aiohttp)
• Глубокое понимание LLM и NLP: работа с языковыми моделями, prompt engineering, structured generation (JSON schema), chain-of-thought
• Опыт построения RAG-систем: retrieval-augmented generation, гибридный поиск (dense + sparse embeddings)
• Знание векторных баз данных: Qdrant, Pinecone, Milvus или аналоги — индексирование, поиск по similarity
• Опыт с embedding-моделями: Sentence Transformers, FastEmbed, cross-encoder reranking
• Создание production API: FastAPI, Pydantic для валидации, обработка ошибок, логирование
• Контейнеризация и деплой: Docker, базовое понимание оркестрации
• Работа с базами данных: SQL (ClickHouse, PostgreSQL), Redis для кэширования
• Понимание метрик качества NLP: precision, recall для retrieval; оценка качества ответов LLM.

Будет плюсом

• Опыт работы с OpenAI API, YandexGPT, Claude, GigaChat или другими LLM-провайдерами
• Знание LangChain, LlamaIndex или аналогичных фреймворков
• Опыт fine-tuning моделей, работа с HuggingFace Hub
• Понимание few-shot learning, chain-of-thought prompting, self-consistency
• Опыт с evaluation frameworks для LLM (RAGAS, LangSmith, DeepEval)
• Знание Next.js/React/TypeScript для разработки интерфейсов
• Опыт работы с Kubernetes, CI/CD пайплайнами
• Навыки prompt optimization: снижение токенов, улучшение качества без увеличения стоимости
• Опыт работы в Agile-командах
• Знание русского и английского языков для работы с документацией

• Работа в одном из ведущих ВУЗов страны;
• Конкурентоспособная заработная плата, официальное трудоустройство согласно ТК РФ;
• Современный комфортный офис в центре Москвы (12 минут пешком от м. Курская);
• Возможности для обучения и профессионального роста;
• Участие в интересных проектах, связанных с развитием университетских цифровых сервисов;
• Бесплатные спортивные и тренажерные залы на территории университета;
• Обучающие мероприятия, курсы повышения квалификации, изучение языков;
• Уютные кофейни на территории кампуса: Jeffrey’s Coffee и «Груша».