Senior AI/ML Engineer (LLM / GenAI / NLP)
Описание
Мы — аутсорсинговая IT-компания, специализирующаяся на разработке и развитии корпоративных информационных систем, Data Engineering, DevOps и поддержке сложной инфраструктуры. Работаем с крупными российскими заказчиками из банковского сектора, страхования, телекома, ритейла, промышленности и других отраслей. Мы регулярно получаем запросы на AI, ML специалистов и формируем пул специалистов, способных вести задачу по полному циклу. В зависимости от проекта задачи могут включать: Разработка AI/ML-решений на базе LLM, NLP и Generative AI. Создание AI-агентов, RAG-систем и интеллектуальных пайплайнов. Разработка и интеграция AI-сервисов через API и микросервисную архитектуру. Проектирование и оптимизация моделей, workflow и агентных систем. Работа с данными, оценка качества моделей и оптимизация производительности. Участие в проектировании архитектуры, code review и внедрении решений в production. Требования Коммерческий опыт AI/ML-разработки от 3 лет. Отличное знание Python. Практический опыт с LLM, NLP, RAG, Prompt Engineering и AI Agents. Опыт разработки REST API (FastAPI или аналогичные фреймворки). Опыт работы с PyTorch/TensorFlow и современными ML-фреймворками. Знание Docker, Git, SQL и базовых принципов MLOps. Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными инструментами будет преимуществом. Опыт работы с векторными БД (Qdrant, FAISS, PGVector, Milvus и др.) будет плюсом. Понимание микросервисной архитектуры и процессов вывода решений в production. Ключевые навыки: Python, AI, Machine Learning, Deep Learning, LLM, GenAI, NLP, RAG, AI Agents, FastAPI, PyTorch, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Docker, Git, SQL. Формат работы Полностью удалённая работа; Проекты крупных российских компаний; Работа преимущественно по московскому времени; Загрузка — как правило, full-time; Продолжительность проектов — обычно от 6 месяцев с возможностью продления; Оформление и формат сотрудничества обсуждаются индивидуально; Мы рассматриваем разные профили и подбираем проект с учётом основной специализации кандидата.