ml engineer

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

Команда AI Engineering занимается созданием инфраструктуры для приложений на базе искусственного интеллекта с акцентом на большие языковые модели и агентные системы. Вам нужно будет строить повторно используемые CI/CD-воркфлоу для обучения, оценки и деплоя моделей, автоматизировать версионирование моделей и проверки комплаенса, разрабатывать масштабируемый стек инфраструктуры с векторными базами данных и инструментами мониторинга, интегрировать AI-модели в реал-тайм приложения, оценивать и внедрять новые инструменты вроде LangChain и MLflow, обеспечивать надёжность и управление AI-системами, а также развертывать инфраструктуру для оценки моделей.

• Пишете качественный и поддерживаемый код, в основном на Python.
• Есть сильный опыт в масштабируемой инфраструктуре: контейнеризация и оркестрация (Docker, Kubernetes), инфраструктура как код (Terraform, CI/CD), мониторинг (Datadog, Prometheus, OpenTelemetry).
• Знаете и применяете лучшие практики MLOps: версионирование моделей, автоматизированная оценка и детекция дрейфа, масштабируемая инфраструктура для сервиса моделей (vLLM, Triton, BentoML).
• Разворачивали и поддерживали LLM и агентные воркфлоу в продакшене: мониторинг затрат, задержек и производительности, захват трассировок, оптимизация промптов.
• Демонстрируете ownership и прагматизм, балансируя элегантность инфраструктуры с быстрой доставкой.
• Будет плюсом опыт Data Engineer/ML Engineer не менее 5 лет, опыт деплоя LLM в продакшене за пределами прототипов, работа с Kubernetes и Terraform в продакшене.

• Возможность участия в equity plan.