ML Engineer

Привет! Мы — SHEVEREV, аккредитованная IT-компания, занимающаяся разработкой веб-сервисов и мобильных приложений различной сложности.

Мы создаем цифровые продукты, которые меняют мир. От платформ для онлайн-обучения до удобных сервисов для путешествий. Мы работаем с лидерами российского и зарубежного рынков, решая самые сложные задачи с помощью передовых технологий.

Вакансия открыта на аутстафф-направление.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и внедрять валидационные пайплайны для LLM, RAG и агентных систем (датасеты, версионирование, CI/CD для AI).

• Строить систему оценки качества: Offline-метрики (BLEU/BERTScore/LLM-as-Judge) + Regression testing + Human evaluation + A/B тесты.

• Разрабатывать production-ready ML/GenAI-сервисы на Python (FastAPI, asyncio) под высокие нагрузки.

• Интегрировать инструменты observability (LangFuse, DeepEval, MlFlow, LangSmith) для мониторинга и отладки агентов в продакшене.

• Работать с LLM API и фреймворками (LangChain, LangGraph), проектировать сложные агентные workflows (function calling, structured output).

• Настраивать векторные БД (Milvus / Qdrant / FAISS / pgvector) для RAG и оценки их влияния на ответ модели.

• Драйвить best practices внутри команды: внедрять культуру экспериментов и воспроизводимости.

Требования:

• Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет.

• Построение систем оценки качества ML/GenAI: понимание трейдофов между офлайн-метриками, эвалюацией человеком и A/B тестами.

• Опыт с валидационными фреймворками: DeepEval, LangFuse, MlFlow, LangSmith или аналогами.

• Понимание разницы между классическим ML и LLM/Agents.

• Работа с LLM API и реализация сервисов (диалоговые агенты, RAG, Agent workflows).

• LangChain / LangGraph на практике (или аналоги), знание подходов к разработке агентов.

• FastAPI + asyncio, дизайн чистых API, интеграция с бэкендом.

• Любая векторная БД (Milvus, Qdrant, FAISS, pgvector) — настройка, индексация, гибридный поиск.

• Понимание архитектур современных LLM (Transformer, attention, fine-tuning стратегии).

• Практический опыт инференса и дообучения open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek и др.).

Условия:

• Официальное трудоустройство по ТК РФ с «белой» зарплатой;
• Возможность трудоустройства в аккредитованной IT-компании, подходящей для получения IT-ипотеки и предоставляющей отсрочку от призыва на военную службу;
• Минимум бюрократии и отсутствие строгого контроля: мы не фиксируем действия на экране и деликатно отслеживаем рабочее время в Jira;
• Регулярное повышение заработной платы