Обязанности:
Мы развиваем корпоративную AI‑платформу в крупном банке, где инженеры строят LLM‑ и ML‑инференс на продакшн‑кластерах, RAG‑сервисы и инструменты для десятков внутренних команд. Это проект на стыке backend, DevOps и ML‑инженерии: много системного дизайна, высокие нагрузки, безопасный прод и реальное влияние на то, как бизнес использует ИИ каждый день. Чем предстоит заниматься: Разработка и внедрение ML/GenAI решений на корпоративной AI Platform Построение и поддержка ML lifecycle: данные, обучение, деплой, мониторинг Развитие RAG-пайплайнов (knowledge base, embeddings, retrieval, оценка качества) Подготовка тестовых наборов и оценка GenAI (качество, безопасность, groundedness) Интеграция решений в прод (API, пайплайны, очереди) совместно с DevSecOps Обеспечение мониторинга, логирования и соблюдения требований безопасности Документация, code review, поддержка релизов Что мы ожидаем: Опыт 2–4+ года в ML/DS/AI (или сильные продовые кейсы) Практика построения ML-пайплайнов и вывода моделей в прод Понимание MLOps (CI/CD, experiment tracking, model registry) Опыт с GenAI/LLM: prompt engineering, RAG, embeddings, API Уверенный Python (pandas, numpy, ML-библиотеки), SQL Базовые знания ИБ и работы с чувствительными данными (PII) Хорошие коммуникационные навыки Будет плюсом: PyTorch / TensorFlow, Transformers / LLM SDK MLflow или аналоги Docker, CI/CD Vector DB (pgvector, Milvus и др.), S3 Linux CLI Английский: Intermediate+ (чтение документации, рабочее общение)Похожие вакансии
AI Engineer (Product Engineer, AI-Driven Development)
От 250 000 до 300 000 руб.
Москва
Production IT