ML/LLM Engineer в AI Lab

Мы в AI Lab создаем продукты и AI-ассистентов для работодателей и соискателей на базе генеративных технологий. Уже сейчас мы используем LLM-модели для генерации текстов, ведения диалогов, классификации и анализа вакансий и резюме. Направление активно развивается, и сейчас мы ищем талантливого ML/LLM инженера с опытом в ML и разработке, который поможет нам в создании высоконагруженных отказоустойчивых приложений с LLM под капотом.

Если ты умеешь не только прототипировать качественные GenAI-решения, но и знаешь, как выводить их в продакшн на десятки миллионов пользователей, если ты смотришь на технологии как на инструмент влияния на продукт — мы будем рады видеть тебя в нашей команде.

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать в полном цикле создания AI-продукта: от генерации гипотез и создания прототипов до внедрения в production и последующего мониторинга;

• Разрабатывать, тестировать, оценивать качество и внедрять решения на основе LLM (диалоговые агенты, RAG, LLM workflows) для миллионов пользователей;

• Проектировать, реализовывать архитектуру высоконагруженных AI-решений и интегрировать их в production-сервисы;

• Анализировать логи, трейсы и фидбек по реальной работе ассистентов в продакшене и улучшать их качество на основе найденных инсайтов;

• Оптимизировать производительность и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях.

• Следить за лучшими практиками и open-source решениями, экспериментировать и внедрять их в продукт.

Требования:

• Практический опыт разработки и вывода в production LLM-based решений (агенты, RAG, fine-tuning);

• Знание LLM-фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, context engineering);

• Хорошие навыки prompt/context engineering, опыт тестирования и регресс‑проверок промптов, понимание подходов к оценке llm-систем (offline-метрики, human evaluation, llm-as-a-judge, A/B тестирование);

• Знание ключевых ML-алгоритмов и библиотек (pytorch, scikit-learn, hugging face, etc), опыт их применения в продукте;

• Отличный Python, опыт создания высоконагруженных сервисов и внедрения ML-решений в продакшн;

• Опыт создания web-сервисов (FastAPI, asyncio), дизайна чистых и функциональных API и интеграции с бэкенд-сервисами;

• Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД (PostgresSQL);

• Опыт работы с векторными базами данных (Milvus/Qdrant/FAISS/pgvector) для RAG‑решений и не только.

Будет плюсом:

• Знание Java;

• Опыт обучения и инференса open-source LLM-моделей.

Условия:

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса;

• Гибкий график рабочего дня;

• Оформление в соответствии с ТК РФ, «Белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок;

• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно);

• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.