ML-инженер — Россия, Москва
Зарплата не указана
ОткликнутьсяКомпания: ••••••••
Локация: Россия, Москва
Формат: Офис, Удалённая работа, Гибрид
Занятость: Полная занятость
Грейд: Middle
Обязанности: • Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic vs. RAG)
• Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения
• Разработка AI-агентов и мультиагентных систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)
• Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования
• Версионирование промтов, моделей, датасетов
• Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа
Требования: • Опыт работы от 1,5 лет;
• Обязателен опыт разработки с LLM, включая внедрение решений в продакшен (production-grade сервисы, а не только PoC/прототипы);
• Опыт в разработке мультиагентных систем (знание LangChain/LangGraph как плюс);
• Опыт построения RAG-систем: знание стратегий чанкинга и поиска, работа с векторными БД (Qdrant, Weaviate, FAISS);
• Знание Python, написание плагинов/расширений (в т.ч. для Open WebUI) и интеграционных пайплайнов, микросервисов, C# (является плюсом), знание Java/React — как дополнительный стек;
• Понимание принципов ИБ при работе с LLM: минимизация рисков утечки данных, фильтрация ввода/вывода, скоупинг доступа инструментов при использовании MCP и агентных сценариев
Условия: • График 5/2 с 9.00 до 18.00, пятница сокращенная до 16.45;
• Бесплатное обучение: опытные наставники, тренинги, онлайн-курсы;
• Корпоративная библиотека;
• Дружный коллектив и опытный руководитель