Python разработчик / ML Engineer

Чем предстоит заниматься

• Разработка и оптимизация ML-моделей в направлениях CV и NLP/LLM.

• Создание и развитие RAG-систем, работа с векторными БД, эмбеддингами и графовыми поисками.

• Оборачивание моделей в production-ready сервисы (FastAPI, Docker).

• Оптимизация инференса и настройка пайплайнов обучения.

• Построение инфраструктуры для обучения, мониторинга и деплоя моделей.

Требования

• Уверенные знания Python, опыт работы с PyTorch, Transformers, scikit-learn, pandas, numpy.

• Практический опыт в Computer Vision (CVAT, LabelStudio).

• Опыт с NLP/LLM, построением RAG-систем, векторными БД (LangChain, E5/RuBERT).

• Навыки написания API (FastAPI), понимание асинхронности, упаковка моделей в сервисы.

• Знание методов ускорения инференса (ONNX, TensorRT, Triton Inference Server, vLLM).

• Опыт с MLflow, Airflow, понимание CI/CD для ML.

• Работа под Linux, знание Docker, взаимодействие с Kafka/RabbitMQ.

• Опыт работы с PostgreSQL, MongoDB, Qdrant, Neo4j.

Будет плюсом

• Опыт работы с Graph RAG и гибридным поиском.

• Знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Langfuse).

Технологический стек

• RAG / LLM: Qdrant, LangChain, RAGAS, Hybrid Search, Reranking, Langfuse, vLLM

• ML / DL: PyTorch, Transformers, CLIP, CatBoost, scikit-learn, TF-IDF, FastText

• Backend / API: FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pytest

• MLOps / CI/CD: MLflow, Airflow, Triton, GitLab CI/CD

• Infra & Data: Docker, Prometheus, Grafana, Kafka, RabbitMQ, S3 (Minio), CVAT, LabelStudio

Условия

• Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании

• Полностью удалённый формат работы

• ДМС со стоматологией (по всей России)

• Страхование жизни и путешествий

• Корпоративная мобильная связь и ноутбук

• Система премирования — квартальная и годовая

• Программа BestBenefits со скидками

• Health Care: ежемесячные медицинские консультации