ml engineer

Добавь резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Компания создает модульную платформу, объединяющую IaaS, PaaS и SaaS, которая позволяет правительствам и предприятиям развертывать и масштабировать рабочие нагрузки ИИ в дата-центрах и суверенных облаках. 

Вам нужно будет отвечать за полный жизненный цикл развертывания ML-моделей, проектировать и поддерживать масштабируемые конвейеры инференса, оптимизировать инфраструктуру обслуживания моделей для GPU и CPU кластеров, разрабатывать и настраивать системы RAG, внедрять CI/CD для ML-систем, оценивать и оптимизировать большие языковые модели через квантование и дистилляцию, а также мониторить производительность моделей в продакшене и внедрять инструменты для управления данными.

• Опыт в прикладном ML или ML-инфраструктуре от 5 лет
• Глубокие знания в обслуживании моделей и оптимизации инференса (TensorRT, ONNX, vLLM, Triton или аналоги)
• Отличное владение Python, опыт работы с FastAPI, PyTorch и инструментами Hugging Face
• Опыт настройки RAG-систем и векторных баз данных (Milvus, Weaviate, LanceDB или pgvector)
• Уверенные навыки MLOps: версионирование (MLflow, DVC), оркестрация (Airflow, Kubeflow) и мониторинг
• Опыт работы с распределенными системами (Kubernetes, Ray) и облачными стеками (AWS, GCP или Azure)
• Понимание промпт-инжиниринга и оценки LLM
• Будет плюсом опыт в HPC, работа с суверенными или регулируемыми средами, знакомство с энергоэффективными вычислениями и опыт взаимодействия с глобальными инженерными командами.

• Удаленный формат работы