Обязанности:
LIFE PAY — это технологичная компания, использующая все современные подходы к ведению бизнеса. Мы предлагаем эффективные IT-решения, которые помогают нашим партнерам работать с платежами и автоматизировать бизнес. Наши люди — наш главный драйвер. Здесь ты можешь влиять на процессы и предлагать свои решения: мы открыты для тех, кто хочет менять компанию к лчшему. И готовы вдохновлять тебя новыми интересными задачами. А еще мы про стабильность: за последние годы, включая кризисные периоды, мы не только сохранили команду, но и выросли в 4 раза. Топим за то, чтобы в коллективе было комфортно и экологично. Верим, что в такой среде может вырасти каждый член команды. И поощряем достижения понятными и ощутимыми бонусами, в том числе и развитием новых компетенций, конечно если ты этого хочешь. Работа в LIFE PAY — одно из лучших карьерных решений, что ты можешь принять.Чем будем заниматься: Разработкой моделей и решений на основе данных для продуктовых и внутренних задач; Построением end-to-end пайплайнов: обработка данных, feature engineering, inference, пост-обработка результатов; Выбором и применением подходящих ML- и AI-моделей в зависимости от задачи; Проектированием и тестированием гипотез, моделей и алгоритмов. Оптимизацией качества, скорости работы и стоимости inference. Построением RAG-подходов и решений на стыке ML и data engineering. Подготовкой, очисткой, чанкингом и индексированием данных. Работа с векторными базами данных. Дообучением моделей при необходимости, оценкой качества моделей до и после дообучения; Обеспечение масштабируемости, стабильности и отказоустойчивости решений. Что для этого от тебя необходимо: Уверенное владение Python. Опыт разработки backend-сервисов: REST, async. Работа с Git и участие в code review. Понимание принципов работы ML-моделей и трансформеров. Опыт работы с API-моделями и/или open-source моделями. Знание prompt engineering будет плюсом, если задачи затрагивают AI-ассистентов и генеративные сценарии. Опыт построения RAG-архитектур или аналогичных retrieval-решений. Работа с embeddings и семантическим поиском. Опыт работы с векторными БД: FAISS, Milvus, Weaviate, Pinecone и аналоги. Что предлагаем: Удаленный или гибридный формат работы; График 5/2 с 10.00 до 19.00, гибкое начало рабочего дня; Официальное трудоустройство; ДМС после прохождения испытательного срока; Культура открытости и взаимопомощи: у нас работают люди, вовлеченные в процесс и не безразличные к тому, что они делают; Работа в технологической компании, которая создает сервисы, приносящие пользу миллионам людей.Похожие вакансии