ML Engineer

Чем предстоит заниматься?
проектировать и реализовывать AI-агенты на базе Python и LLM-фреймворков, запускать в промышленную эксплуатацию;
проектировать архитектуру мультиагентных систем;
разрабатывать backend-сервисы для синхронного и асинхронного взаимодействия, интеграций с внешними системами;
интегрировать решения с внешними системами через REST API, Kafka и протокол Model Context Protocol (MCP);
организовывать работу с векторными базами данных и применять методы Retrieval-Augmented Generation (RAG);
обеспечивать качество кода: покрывать тестами, обрабатывать ошибки, логировать и т.п.
Чего мы ждем от специалиста?
опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет;
знание Async/threading;
знание HTTP/1.1, HTTP/2, WebSocket;
опыт работы с REST/JSON;
опыт интеграции с внешними сервисами через REST API;
опыт работы с Kafka;
знание SQL и опыт оптимизации запросов;
опыт разработки AI-агентов на платформах типа LangChain, LangGraph;
опыт в построении RAG-систем;
опыт работы с векторными хранилищами данных;
опыт работы с Git, интеграции решений в промышленные среды;
опыт работы с Docker и контейнеризации приложений.
Будет плюсом:
опыт работы с API Jenkins, Nexus, Git (Gitea или GitLab/GitHub);
опыт администрирования или написания плагинов/интеграций для DevOps-инструментов.
Что мы предлагаем?
Хорошая
Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.
Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.
Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).
Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.
Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия