ML-инженер LLM-сервисов

Описания нет

• Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация;
• Строить и оркестрировать агентов: tool-calling, function calling, циклы агентов, интеграция с внешними системами;
• Выкатывать LLM- и NLP-сервисы в прод как REST-сервисы (FastAPI/KServe), обеспечивать отказоустойчивость и наблюдаемость;
• Работать с батч-пайплайнами (Airflow/Argo, PySpark);
• Настраивать оценку качества RAG/агентов и регрессионные тесты ответов;
• Сопровождать модели в Kubernetes: деплой, мониторинг, алерты.

• От 2 лет опыта коммерческой разработки на Python + реальный опыт с RAG/агентами;
• Знание Python 3.10+ на уровне уверенного бэкенда: asyncio, pydantic, FastAPI, тесты;
• Опыт построения RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация;
• Навыки работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, FAISS, pgvector — хотя бы одна);
• Оркестрация агентов: LangGraph / LlamaIndex / собственные циклы, tool-calling;
• Промпт-инжиниринг, работа с контекстом, борьба с галлюцинациями;
• Оценка качества RAG/агентов: метрики ретрива, groundedness, evals;
• Опыт Внедрение ML-моделей как сервисов (FastAPI/KServe, Seldon) Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins (CI/CD), Git, code review Kafka, Airflow и/или Argo Workflows MLflow (эксперименты, реестр моделей).

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;
• Удаленный формат работы;
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий;
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий;
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.