ML Engineer / AI Engineer (LLM & AI Agents)

Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания

Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel.

Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие.

Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.

Проект

ИИ-инкубатор — единая платформа для проверки и запуска пилотов (PoC) на основе перспективных ИИ-идей. Команда помогает превращать идеи в работающие прототипы: от эксперимента и оценки качества до защиты результатов на ИИ-комитете и подготовки решения к дальнейшему внедрению.

Задачи:

• Разработка ИИ-ассистентов и функциональных AI-агентов в рамках PoC.
• Проработка и реализация agentic workflows: управление контекстом и состоянием, выбор инструментов, function calling, human-in-the-loop.
• Проведение экспериментов с LLM, NLP и BERT-подобными моделями.
• Разработка RAG-решений с использованием векторных баз данных и embedding-моделей.
• Построение evals для LLM-систем: оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения моделей.
• Работа с эвристиками и алгоритмами повышения качества AI-систем.
• Fine-tuning и адаптация LLM, включая LoRA / PEFT.
• Квантизация моделей и оптимизация inference.
• Запуск и эксплуатация моделей на CPU/GPU, оптимизация latency и потребления ресурсов.
• Контейнеризация ML/AI-сервисов и подготовка решений к эксплуатации.
• Работа с Kubernetes и KServe для развёртывания моделей.
• Разработка production-кода на Python, написание тестов, логирование и документация.
• Интеграция AI-сервисов с существующими системами через API.
• Участие в CI/CD-процессах, работа с Jenkins и Git.
• Оценка стоимости, производительности и масштабируемости LLM-решений.
• Участие в разработке механизмов безопасности AI-систем: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав агентов.

Требования:

• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML: pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, PyTorch или аналогами.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных, признаки, выбор моделей, регуляризация, переобучение и data leakage.
• Практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM/GenAI, классическое ML, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, временные ряды.
• Практические знания NLP и опыт работы с современными языковыми моделями.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и хотя бы одним orchestration-фреймворком.
• Опыт разработки AI-агентов и понимание принципов agentic workflows.
• Опыт работы с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных.
• Понимание принципов построения evals и оценки качества LLM-систем.
• Опыт fine-tuning/адаптации LLM, включая LoRA/PEFT.
• Опыт квантизации LLM и оптимизации inference.
• Понимание принципов работы и эксплуатации GPU-инфраструктуры.
• Уверенное владение SQL.
• Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, Git и code review.
• Понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, A/B-тестирование.
• Понимание offline- и online-метрик, подходов к валидации ML-систем и оценке бизнес-эффекта.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.

Мы предлагаем:

• ​Удаленный формат работы по РФ;
• Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ;
• Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR;
• Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов;
• Прозрачные процессы и открытую коммуникацию;
• Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате;
• ДМС: медицинское страхование за счет компании;
• Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры;
• Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей;
• Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок;
• Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.

  Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!