ML/DS Инженер

• Разработка и поддержка ML-пайплайнов и сервисов на Python/FastAPI

• Оптимизация инференса LLM (vLLM, квантизация, батчинг)

• Проектирование и развитие RAG-систем и агентов (Plan/ReAct, MCP)

• Работа с векторными, реляционными и NoSQL базами данных

• Интеграция с оркестраторами и системами очередей (Airflow, Kafka, Celery)

• Участие в проектировании системной архитектуры

• Python — уверенное владение, ООП, чистый читаемый код

• FastAPI — разработка REST-сервисов

• Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Qdrant (векторные)

• Docker / Docker Compose — контейнеризация и деплой

• NLP / LLM — понимание принципов работы языковых моделей

• RAG — опыт построения retrieval-augmented систем

• LLM-инференс — vLLM и аналоги

• Агентные паттерны — Tools, Human in the Loop, Plan/ReAct, MCP

• Метрики ML — понимание способов оценки качества моделей

Будет плюсом:

• Kubernetes — базовое понимание или опыт работы

• Kafka / Celery — опыт с очередями сообщений

• Linux — уверенная работа в командной строке

• Observability — мониторинг и логирование ML-сервисов

• Airflow — оркестрация ETL/ML-задач

• Оформление c первого рабочего дня в аккредитованную ИТ-компанию в соответствии с нормами ТК РФ, социальные гарантии;
• Гибридный формат работы.
• Очень удобный, просторный офис с дизайнерской отделкой и мощной техникой;