Обязанности: Разработка и поддержка ML-пайплайнов и сервисов на Python/FastAPI Оптимизация инференса LLM (vLLM, квантизация, батчинг) Проектирование и развитие RAG-систем и агентов (Plan/ReAct, MCP) Работа с векторными, реляционными и NoSQL базами данных Интеграция с оркестраторами и системами очередей (Airflow, Kafka, Celery) Участие в проектировании системной архитектуры Требования: Python — уверенное владение, ООП, чистый читаемый код FastAPI — разработка REST-сервисов Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Qdrant (векторные) Docker / Docker Compose — контейнеризация и деплой NLP / LLM — понимание принципов работы языковых моделей RAG — опыт построения retrieval-augmented систем LLM-инференс — vLLM и аналоги Агентные паттерны — Tools, Human in the Loop, Plan/ReAct, MCP Метрики ML — понимание способов оценки качества моделей Будет плюсом: Kubernetes — базовое понимание или опыт работы Kafka / Celery — опыт с очередями сообщений Linux — уверенная работа в командной строке Observability — мониторинг и логирование ML-сервисов Airflow — оркестрация ETL/ML-задач Условия: Оформление c первого рабочего дня в аккредитованную ИТ-компанию в соответствии с нормами ТК РФ, социальные гарантии; Гибридный формат работы. Очень удобный, просторный офис с дизайнерской отделкой и мощной техникой;
Похожие вакансии