ML Engineer

Digital Chief — IT-хаб новой ecom-платформы от Альфа-Банка, где мы объединяем экспертизу по построению процессов и технологий вокруг нового продукта на рынке.

Мы строим независимый e-com — единый мультиканальный сервис Альфа-Селлер.

Он объединит инструменты для работы на маркетплейсах , полный спектр решений для создания собственного интернет – магазина и управление кросс - канальными продажами в одном пространстве.

Наша ключевая задача — помочь селлерам снизить зависимость от отдельных площадок и выстроить устойчивую стратегию развития бизнеса.

Мы уже запустили e-com в Альфа-Банке и нашими продуктами воспользовались более 4000 селлеров.

Сейчас у нас в команде открыта позиция "ML Engineer".

Обязанности:

• Разрабатывать и выводить в продакшен ML/LLM-сервисы для действующих продуктов
• Строить RAG поверх корпоративных данных
• Проектировать агентные и многошаговые сценарии
• Собирать быстрые прототипы для проверки продуктовых гипотез - за дни, а не недели - и так же быстро закрывать те, что не подтвердились
• Строить систему оценки качества
• Отвечать за стоимость эксплуатации
• Разрабатывать классические ML-модели там, где они эффективнее LLM
• Настраивать инженерную обвязку: пайплайны данных, версионирование моделей и промптов, CI/CD, контейнеризация, автотесты, feature store при необходимости
• Обеспечивать наблюдаемость сервисов в проде
• Реализовывать требования по безопасности данных
• Участвовать в технических решениях по AI-платформе ДЗО и поддерживать разумный уровень документации

Требования:

• От 3 лет коммерческой разработки в ML/Data Science или ML Engineering, с личным опытом вывода моделей или AI-сервисов в продакшен и их последующей поддержки
• Уверенный Python: чистый production-код, тесты, работа с асинхронностью, FastAPI или аналог, понимание того, чем прототип в ноутбуке отличается от сервиса
• Практический опыт с LLM: работа с API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat и аналоги), промпт-инжиниринг, structured output, function calling, RAG, векторные базы (pgvector, Qdrant, Chroma и подобные);
• Понимание того, как измерять качество генеративных решений
• Классический ML
• Уверенный SQL и опыт работы с большими объёмами данных; оркестрация пайплайнов (Airflow, Dagster, Prefect или аналоги)
• Инфраструктурная база: Docker, Git, CI/CD, опыт деплоя в облаке или Kubernetes, понимание принципов мониторинга и логирования
• Опыт инференса открытых моделей (vLLM, Ollama, TGI), квантизации и дообучения (LoRA/SFT) будет преимуществом
• Опыт в e-commerce, маркетплейсах или сервисах для селлеров - существенное преимущество
• Понимание требований к защите данных при использовании внешних AI-сервисов

Что мы предлагаем:

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• Удаленный или гибридный формат работы

• Возможность работать в современной команде, используя современный стек технологий

• Дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы поддерживать на всех уровнях

• Официальное трудоустройство по ТК РФ
• Работа в аккредитованной IT компании
• ДМС после испытательного срока