ml engineer

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

Компания поддерживает инициативы по трансформации ИИ клиента, разрабатывая и внедряя масштабируемые решения на основе машинного обучения и больших языковых моделей (LLM).

• Разрабатывать и внедрять решения на основе ML/LLM с использованием Palantir Foundry и AIP.
• Сотрудничать с учеными-данными, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для определения вариантов использования ИИ.
• Реализовывать масштабируемые конвейеры данных и рабочие процессы обучения моделей.
• Интегрировать LLM в бизнес-приложения с помощью LangChain, OpenAI API или аналогичных фреймворков.
• Поддерживать оценку, мониторинг и постоянное улучшение моделей.
• Документировать технические проекты и вносить вклад в обмен знаниями.
• Участвовать в кросс-функциональной команде инженеров ИИ, работающей над фреймворком Agentic AI и MVP клиента.
• Создавать и масштабировать приложения на основе ML/LLM с использованием Palantir Foundry и AIP.
• Вносить вклад в разработку, тонкую настройку и развертывание LLM и конвейеров ML.
• Выполнять разработку и развертывание моделей ML/LLM от начала до конца.
• Интегрировать компоненты ИИ в цифровую инфраструктуру клиента.
• Выполнять техническую документацию и передачу знаний внутренним командам.
• Осуществлять мониторинг производительности и оптимизацию развернутых моделей.

• Опыт работы в инженерии ML/AI от 5 лет.
• Практический опыт работы с Palantir Foundry и/или AIP.
• Понимание онтологии и объектной модели Palantir для организации сложных структур данных.
• Владение Python, PySpark и фреймворками машинного обучения (например, TensorFlow, Hugging Face Transformers).
• Опыт работы с LangChain, OpenAI или аналогичными инструментами интеграции LLM.
• Знакомство с облачными платформами (AWS, GCP или Azure).
• Сильные навыки решения проблем и способность работать в кросс-функциональных командах.
• Будет плюсом опыт работы с Kubernetes, PyTorch, LangGraph, векторными базами данных.

• Полная занятость (160 часов в месяц).
• Срок проекта: 12 месяцев (возможно продление).
• Старт: как можно скорее.