ml инженер для инфраструктурных систем

Компания развивает интеллектуальную платформу для управления сложными инфраструктурными системами: зданиями, городскими сервисами, оборудованием и подключёнными внешними контурами. Команда создаёт когнитивный runtime, объединяющий данные, модели, reasoning, прогнозирование, симуляцию и безопасное исполнение решений.

• Разрабатывать и развивать ML-компоненты когнитивного runtime;
• Работать с embeddings и retrieval, нейронными моделями наблюдений, временными рядами, anomaly detection, predictive/world-model слоями, causal observations и outcome learning;
• Оптимизировать инференсы для GPU и CPU, использовать ONNX и fallback;
• Интегрировать ML-компоненты с backend-сервисами через FastAPI и API-контракты;
• Разрабатывать embedding/retrieval-пайплайны для памяти системы, знаний, похожих событий и tenant-specific context;
• Работать с внешними LLM API и внутренней модельной инфраструктурой, включая MoE-архитектуры и будущие LoRA-адаптеры;
• Участвовать в разработке нейросимвольных модулей reasoning-слоя совместно с backend- и research-командами.

• Уверенно владеть Python и PyTorch;
• Иметь практический опыт разработки, обучения или интеграции ML-моделей в production-окружение;
• Иметь опыт работы с embeddings, semantic search, vector databases или RAG/retrieval-пайплайнами;
• Понимать жизненный цикл ML-компонента: данные, подготовка, inference, метрики, мониторинг и деградация модели;
• Иметь опыт работы с Docker и Git;
• Понимать REST API и принципы интеграции ML-сервисов с backend;
• Уметь писать поддерживаемый, тестируемый и воспроизводимый код;
• Будет плюсом time series, forecasting, anomaly detection, World Models, ONNX/CUDA, LoRA, fine-tuning, MoE, LLM routing и causal inference.

• Условий в вакансии нет