ML Инженер /ML Engineer (AI)
Описание
ProBack - это команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. Мы расширяем команду и ищем коллегу, опытного AI-инженера, который сможет превратить сложные бизнес-задачи в работающие, масштабируемые AI-решения. Фокус на решении реальных бизнес-проблем, а не на исследованиях. Нам важно стратегическое мышление: умение быстро собирать PoC, валидировать их на метриках и итеративно доводить MVP до продакшена. Чем предстоит заниматься: Анализ и декомпозиция бизнес-задач: определение зон применения ML Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic vs. RAG vs. классический ML) Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения Разработка AI-агентов и copilot-систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация) Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования Версионирование промтов, моделей, датасетов Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа Взаимодействовать с командой разнонаправленных специалистов (backend/devops/ml/promt-engineer) Наши ожидания: 3+ лет прикладной AI/ML-разработки с фокусом на NLP и LLM-системы Опыт с LLM API: промпт-инжиниринг, управление контекстом, streaming Практический опыт с LLM-агентами: ReAct-паттерн, function calling, chain-of-thought рассуждения, multi-agent системы Глубокое понимание RAG: векторный и гибридный поиск, стратегии чанкинга, переранжирование, query decomposition Сильный Python: чистый, типизированный код, unit-тесты, асинхронное программирование, ооп, docker Знание фреймворков: LangChain, LangGraph или аналоги Векторные базы данных: Qdrant, Milvus, Chroma или аналоги LLM observability tools: LangFuse или подобные платформы Понимание микросервисной архитектуры: работа с очередями (RabbitMQ, Kafka), кэшированием Опыт с FastAPI или аналогами Способность объяснить сложные AI-концепции нетехническим стейкхолдерам Будет Плюсом: Опыт fine-tuning и дистилляции моделей, а также понимание современных архитектур сетей Знакомство с no/low code редакторами LangFlow, n8n или аналогами Что мы предлагаем: Формат работы: гибрид (есть офис в Москве) или удаленный (только территория РФ) - на ваш выбор. ДМС после успешного прохождения испытательного срока. Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату. Возможность работать над сложными и интересными бизнес - проектами в сфере AI. Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе.