Обязанности:
CURE AI развивает интеллектуальную платформу для управления сложными инфраструктурными системами: зданиями, городскими сервисами, оборудованием и подключёнными внешними контурами. Мы создаём когнитивный runtime, который объединяет данные, модели, reasoning, прогнозирование, симуляцию и безопасное исполнение решений.Ищем ML-разработчика, который будет работать в команде над отдельными субмодулями большой AI-системы: от retrieval и embedding-пайплайнов до моделей наблюдений, прогнозирования, World Model и механизмов outcome learning. На интервью подробно расскажем об архитектуре, конкретном направлении и зоне ответственности.Задачи- Разрабатывать и развивать ML-компоненты когнитивного runtime.- Работать над одним или несколькими направлениями: embeddings и retrieval, нейронные модели наблюдений, временные ряды, anomaly detection, predictive/world-model слои, causal observations и outcome learning.- Создавать и поддерживать пайплайны подготовки, валидации и хранения датасетов.- Разрабатывать embedding/retrieval-пайплайны для памяти системы, знаний, похожих событий и tenant-specific context.- Интегрировать ML-компоненты с backend-сервисами через FastAPI и API-контракты.- Оптимизировать инференс и runtime-поведение моделей: GPU/CPU execution, ONNX Runtime, fallback-стратегии при недоступности CUDA или локальной модели.- Работать с внешними LLM API и внутренней модельной инфраструктурой, включая MoE-архитектуры и будущие LoRA-адаптеры.- Участвовать в разработке нейросимвольных модулей reasoning-слоя совместно с backend- и research-командами.- Формировать воспроизводимые ML-эксперименты, метрики качества, KPI evidence и обучающие traces.- Участвовать в проектировании safe fallback-паттернов, tenant-safe personalization и privacy-aware работы с данными.Технологический стекОсновной стек:Python 3.11/3.12;PyTorch, NumPy;Hugging Face Transformers;Sentence Transformers;ONNX Runtime;Qdrant;PostgreSQL;Redis;FastAPI для интеграции ML-компонентов с backend;Docker, Docker Compose;Git.Модельная инфраструктура:• Внешние LLM API как текущий inference/provider layer;• MoE-компоненты и маршрутизация экспертов;• CUDA-aware execution, GPU-проверки и fallback на API или CPU-режим;• LoRA-адаптеры для будущей специализации и персонализации;• Torch-based runtime для небольших внутренних моделей;• Embeddings, vector search, retrieval и memory pipelines.Данные и обучение:Временные ряды телеметрии;Event ledger и causal observations;Synthetic data generation;Базовые модели по часам, дням и типам событий;Outcome learning и pending learning tasks;KPI evidence и оценка результатов решений;Контекстная и tenant-safe персонализация.Обязательные требования: Уверенное владение Python и PyTorch.Практический опыт разработки, обучения или интеграции ML-моделей в production-окружение.Опыт работы с embeddings, semantic search, vector databases или RAG/retrieval-пайплайнами.Понимание жизненного цикла ML-компонента: данные, подготовка, inference, метрики, мониторинг, деградация модели.Опыт работы с Docker и Git.Понимание REST API и принципов интеграции ML-сервисов с backend.Умение писать поддерживаемый, тестируемый и воспроизводимый код.Английский, достаточный для чтения технической документации и работы с ML-инструментами.Будет преимуществом:Практическое понимание model-based learning и world models.Опыт с временными рядами, прогнозированием или детекцией аномалий.Знание causal inference на прикладном уровне.Опыт оптимизации inference через ONNX Runtime, CUDA, batching, quantization или GPU-aware deployment.Опыт с LoRA, fine-tuning, MoE или LLM routing.Понимание нейросимвольных систем, rule engines либо связки ML и формального reasoning.Опыт работы с приватными, чувствительными или мультиарендными данными.Понимание подходов safe ML: confidence thresholds, human/system fallback, fail-safe execution.Испытательный срок 4 месяца, далее при выполнении всех требований повышение до 7000$‼️Если уверены в своих навыках можете писать в тг @DWassD с пометкой ML Developer и приложить резюмеПохожие вакансии
Senior Machine Learning Engineer / RecSys
Договорная
Москва. Станции метро: Римская, Площадь Ильича
Оператор Газпром ИД
Machine Learning Engineer (Computer Vision)
От 400 000 руб.
Москва. Станции метро: Римская, Площадь Ильича
ЭДС
ML Quant Developer / ML Engineer
Договорная
Москва. Станции метро: Римская, Площадь Ильича
Advantage Solutions
Middle/Senior Machine Learning Engineer (команда Лояльность)
Договорная
Москва. Станции метро: Римская, Площадь Ильича
СБЕР
Стажёр-разработчик (Machine Learning)
Договорная
Москва. Станции метро: Римская, Площадь Ильича
Яндекс