Описание
Описания нет
Задачи
•Определять и развивать архитектуру ML/LLM-агентных систем, принимать и документировать ключевые технические решения
•Проектировать инфраструктуру вокруг агентов: оркестрация, маршрутизация, управление контекстом и памятью, вызов инструментов, отказоустойчивость, мониторинг
•Проектировать и развивать самообучающийся контур: сбор ошибок из продакшена, пополнение датасетов оценки, регрессионное тестирование, контролируемая выкатка улучшений
•Проектировать и развивать собственные RAG решения
•Отвечать за качество моделей: эталонные наборы, метрики точности, автоматические гейты качества в CI, мониторинг деградации в проде
•Обеспечивать соответствие требованиям по работе с персональными и ком.данными на уровне архитектуры (обезличивание, аудит решений, хранение)
•Проводить код-ревью и дизайн-ревью, развивать middle ML-инженеров через наставничество и парное проектирование
•Представлять и защищать архитектурные решения
Требования
Будет плюсом:
•Опыт в роли ML-инженера от 3 лет
•Опыт запуска в production масштабных и сложных ML / LLM-решений
•Опыт реализации моделей классического ML
•Глубокое понимание архитектуры современных LLM и мультимодальных моделей
•Опыт промышленного использования inference-фреймворков: vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp
•LLMOps: воспроизводимость системы, бенчмарки и регрессионное тестирование
•Опыт дообучения трансформеров (LoRA, QLoRA, SFT) — DPO / RLHF будет плюсом
•Современный LLM-стек: уверенное понимание RAG, agentic-loop, agent harness, multi-agent систем, MCP
•Знание теории вероятностей и мат статистики, понимание мат.ожидания, опыт проведения и оценки A/B тестов
•Уверенное владение Python
•Желательны навыки настройки CI/CD-процессов и базовая работа с k8s, docker
Условия
•Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня
•Официальная заработная плата
•Годовые премии по результатам работы
•Бесплатные комплексные обеды в офисе
•Работа в офисе/гибриде 5/2
•Скидки на продукцию компании
•Возможности для карьерного и профессионального роста
