Обязанности:
Вам предстоит: Тестирование и оценка моделей машинного обучения: Проведение экспериментов с различными ML моделями, анализ их производительности и выявление оптимальных решений для новых сервисов; Участие в разработке новых сервисов: Активное сотрудничество с командой для создания новых решений на основе искусственного интеллекта, направленных на улучшение бизнес-процессов и оптимизацию существующих систем; Ведение проектной документации: Создание и поддержание актуальной проектной и технической документации, включая описания архитектуры, алгоритмов и методов, используемых в разработке; Исследование и внедрение новых технологий: Постоянный мониторинг актуальных тенденций в области машинного обучения и искусственного интеллекта, а также поиск способов их применения в рамках компании. Мы ожидаем: Глубокая экспертиза в Python, уверенное использование asyncio, threading и multiprocessing, а также навыки в профилировании и решении задач, связанных с памятью и процессором.; Опыт работы с FastAPI и Pydantic v2: знание асинхронной архитектуры и уверенное владение структурой проектов; Опыт работы с PostgreSQL, Redis, MongoDB, грамотное проектирование схем, индексация, выбор между ORM и raw SQL; Знание Docker и Docker Compose, базовое понимание Kubernetes; Опыт в настройке RabbitMQ, Kafka, Celery и Redis, включая реализацию retry-логики, управление дубликатами и dead-letter очередями, а также экшн локеры; Опыт разработки микросервисов, выделение высоконагруженных зон, кэширование и создание stateless приложений; Умение быстро собрать интерфейс на HTMX/Bootstrap или Streamlit. Будет преимуществом: Опыт работы с LLM, включая OpenAI, Claude и DeepSeek: навыки в кастомизации промптов, оптимизации затрат и качества, а также в использовании функциональных вызовов и потоковой передачи данных; Знания в области RAG-систем: опыт построения полного пайплайна от чанкинга до эффективного поиска информации. Понимание выбора векторных баз данных и графов знаний; Умение создавать чат-ботов ассистентов с цепочками вызовов, memory, fallback, multi-agent; Знание решений TorchServe, Triton и ONNX, а также понимание квантования модели и интеграции локальных моделей с GPT; Опыт работы с MLOps (MLflow, Weights & Biases, мониторинг метрик, логирование, отслеживание версий). Мы предлагаем: Работу в крупной международной компании; Официальное оформление по ТК РФ; Полностью белую заработную плату; График: 5/2, удаленный или гибридный формат работы; Комфортный офис в шаговой доступности от м. Проспект Мира (5 минут пешком); Уютную Food-зону (оборудованную холодильниками, микроволновками, кофемашиной и вендинговым автоматом с готовой едой); Отсутствие строгого дресс-кода (smart casual). Дополнительные бонусы: Работа в дружной команде и развитая корпоративная жизнь; Возможность профессионального и карьерного роста, гибкое отношение к новым идеям; Программа ДМС; Корпоративные скидки в фитнес-клубы; Премиум доступ к платформе со скидками от партнеров; Реферальная программа для сотрудников; Доплата к больничным и отпускам до полной заработной платы; Проектные и квартальные премии по результатам работы.Похожие вакансии
От 200 000 руб.
Москва. Станции метро: Достоевская, Проспект Мира, Сухаревская
Акцент
Договорная
Москва. Станции метро: Достоевская, Проспект Мира, Сухаревская
ГУП Московский социальный регистр
До 150 000 руб.
Москва. Станции метро: Достоевская, Проспект Мира, Сухаревская
РБ
Договорная
Москва. Станции метро: Достоевская, Проспект Мира, Сухаревская
IVIDEON