Middle ML Engineer

О компании

Agrobank — один из крупнейших банков Узбекистана, проходящий масштабную цифровую трансформацию.

Мы развиваем AI-направление и создаём решения на базе LLM для автоматизации процессов и запуска новых продуктов. В банке формируется современная технологическая экосистема, где данные и AI становятся ключевым драйвером развития.

О роли

Ищем Middle Machine Learning Engineer (NLP) в AI Tribe для разработки production-ready AI-решений.

Вы будете работать над реальными продуктами: чат-системами, виртуальными помощниками и внутренними AI-сервисами банка — от прототипа до промышленной эксплуатации.

Обязанности:

• Разработка и развитие NLP/LLM-решений для автоматизации call центра и агропроектов банка.
• Разработка чат-систем и виртуальных помощников на базе LLM для внутренних и внешних пользователей.
• Проектирование и реализация production-ready multi-agent систем для помощи агрономам, агентам и сотрудникам банка.
• Разработка RAG-подходов: подготовка базы знаний, настройка поиска, работа с embeddings и vector DB.
• Настройка prompt engineering и логики диалогов для повышения качества ответов AI-систем.
• Разработка guardrails для защиты LLM-систем от prompt injection, jailbreak и некорректного поведения модели.
• Интеграция ML/NLP-сервисов с внутренними системами банка через API.
• Деплой ML/LLM-решений в on-premise или cloud-инфраструктуре.
• Контроль качества работы моделей: тестирование, анализ ошибок, улучшение точности и стабильности ответов.
• Участие в выборе архитектурных решений и развитии AI-продуктов банка.

Требования:

• Опыт работы в Machine Learning / NLP от 2 лет.
• Уверенное владение Python и опыт написания production-ready кода.
• Практический опыт работы с PyTorch.
• Опыт разработки NLP-решений: классификация текстов, извлечение сущностей, semantic search, чат-боты или диалоговые системы.
• Понимание принципов работы LLM, embeddings, transformer-based моделей.
• Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для разработки LLM-приложений.
• Опыт работы с Docker и базовое понимание деплоя ML-сервисов.
• Опыт работы с vector DB или embedding-based search.
• Понимание подходов к оценке качества NLP/LLM-систем.
• Умение работать с неструктурированными текстовыми данными.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.

Будет плюсом:

• Опыт работы с SQL и реляционными базами данных.
• Опыт настройки CI/CD для ML/Backend-сервисов.
• Опыт разработки RAG-систем.
• Опыт работы с open-source LLM.
• Опыт деплоя моделей в on-premise-инфраструктуре.
• Опыт оптимизации inference по скорости, стоимости и стабильности.
• Опыт построения multi-agent систем.
• Опыт разработки guardrails и механизмов защиты LLM-систем.
• Опыт работы с cloud-инфраструктурой.
• Опыт в fintech/banking или проектах с высокими требованиями к безопасности данных.

Условия:

• Работа в одной из крупнейших финансовых организаций страны.
• Участие в проектах по AI, автоматизации и управлению данными.
• Возможность работать с современными подходами к построению AI и data-инфраструктуры.
• Комфортный офис в центре Ташкента (библиотека, зоны отдыха, тренажёрный зал).
• Бесплатный доступ к спортивному залу для сотрудников.
• Формат работы: офис 5/2, график с 09:00 до 18:00.
• Премии к государственным праздникам.
• Ежегодный медицинский чекап и медицинский пункт на территории офиса.
• Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально).