Aston

ml engineer для финансовых и медицинских решений

Коротко

Удалённая позиция ML Engineer в аутсорсинговой IT-компании ASTON, разрабатывающей решения для финансов и здравоохранения. Задачи включают проектирование мультиагентных систем на LangChain/LlamaIndex, построение RAG-пайплайнов с гибридным поиском, разработку классических ML-моделей и производственных пайплайнов с интеграцией в микросервисную архитектуру. Требуется опыт ML Engineer от 2,5 лет, отличное знание Python, работа с векторными хранилищами (Qdrant, Weaviate), базами данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis) и библиотеками scikit-learn, XGBoost, LightGBM.

Описание
ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, которая разрабатывает программное обеспечение и IT-решения для сфер финансов, здравоохранения, электронной коммерции, интернета вещей, медиа, больших данных и машинного обучения.
Задачи
•Проектировать и реализовывать мультиагентные системы на LangChain и LlamaIndex
•Строить RAG-пайплайны с гибридным поиском и интеграцией векторных хранилищ для чат-ботов и поисковых систем
•Разрабатывать и проводить A/B-тестирование классических ML-моделей с созданием признаков и кросс-валидацией для задач классификации и регрессии
•Создавать производственные пайплайны: от данных в PostgreSQL, MongoDB и Redis до развёртывания моделей через API с мониторингом и автоматическим масштабированием
•Интегрировать AI/ML-компоненты в микросервисную архитектуру, обрабатывать сбои, настраивать кэширование и работать с Kubernetes и Docker
•Оптимизировать системы для масштабирования: профилировать код на Python, настраивать запросы к базам данных, снижать задержки в агентах и RAG
•Прогнозировать временные ряды для бизнес-метрик и интегрировать их в панели мониторинга
Требования
•Опыт работы в роли ML Engineer от 2,5 лет
•Отличное знание Python и опыт проектирования сложных систем
•Опыт работы с LangChain, LlamaIndex и создания мультиагентных систем
•Опыт реализации гибридного поиска и работы с векторными хранилищами Qdrant и Weaviate
•Опыт работы с реляционными и NoSQL-базами данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis
•Знание принципов построения производственных пайплайнов для AI/ML-сервисов
•Знание scikit-learn, XGBoost, LightGBM, создания признаков и методов валидации моделей
Условия
•Оформление по ТК РФ
•ДМС со стоматологией
•Частичная компенсация расходов на спорт
•Оплачиваемые больничные дни и период ожидания проекта
•Компенсация расходов на коворкинг
•Ментор на всё время работы и поэтапная адаптация
•Доплаты за менторство, проведение обучающих курсов, проверку проектов и участие в других профессиональных активностях
•Корпоративный портал, технические встречи и конференции
•Корпоративы, командные мероприятия, детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями
•Возможность выбора работы из дома, офиса или в гибридном формате

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте