Обязанности:
Про позицию: Сейчас мы в поиске Middle+ Machine Learning Engineer в направление клиентской поддержки. Сотрудник будет работать над продуктивизацией систем искусственного интеллекта, включая как стандартные NLP решения, так и передовые технологии по ИИ-агентам. Клиентская поддержка является значимым бизнес-процессом компании и нацелена на внедрение современных технологических решений, чем и обусловлено расширение команды. Обязательные навыки: Экспертный Python, FastAPI. Продвинутое владение тестированием - мы используем Pytest. Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Airflow, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci/Cd, Prometheus, Grafana, S3. Понимание и умение использовать паттерны разработки. Владение архитектурными принципами в разработке ПО. Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). SGLang, LangChain. Желательные навыки: Spark, Triton Inference Server, LangFuse. Задачи: Проектирование и опромышливание ИИ-решений в клиентской поддержке: LLM-агенты для клиентов, LLM-копилоты для операторов, классические NLU системы, анализ фото от клиентов (связка текстовых и картиночных моделей). Формирование и развитие шаблонов продуктивизации ИИ-агентов. Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s, настраивать мониторинг. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам. Автоматизировать рутинные задачи обработки данных. Интеграции и мониторинг данных: участие во внедрении данных в ML-пайплайны. Настройка базового мониторинга качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помощь в диагностике проблем данных/пайплайнов в продакшене.Похожие вакансии