Agile Soft

ML Engineer (Senior)

Коротко

Senior ML Engineer для проектирования и разработки production-ready решений в ML, LLM, NLP и Computer Vision: распознавание документов и изображений, RAG-системы, AI-агенты на базе локальных и облачных LLM. Компания — продуктовая разработка AI-решений для автоматизации бизнес-процессов. Требуется от 3 лет коммерческого опыта в ML, уверенное владение Python, PyTorch, Scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, опыт работы с LangChain/LangGraph, retrieval-пайплайнами и векторными базами данных. Проектная занятость на 2–3 месяца, удалённо или гибридно (Алматы).

Локация
Алматы, микрорайон Самал-2; формат работы — удалённо или гибридно
Компания
Agile Soft разрабатывает программные и AI-решения для автоматизации бизнес-процессов.
Что делать
•Проектировать и разрабатывать production-ready решения в области ML, LLM, NLP и Computer Vision.
•Создавать модели и пайплайны для распознавания, классификации и извлечения структурированных данных из документов и изображений.
•Разрабатывать RAG-системы, AI-агентов и приложения на базе локальных и облачных LLM.
•Обучать и оптимизировать модели, выбирать архитектуры, функции потерь и стратегии валидации.
•Определять метрики качества, проводить эксперименты, валидацию и анализ ошибок.
•Готовить модели к промышленной эксплуатации, оптимизировать инференс и организовывать мониторинг и переобучение.
Требования
•От 3 лет коммерческого опыта в Machine Learning.
•Опыт создания и внедрения production ML, LLM, NLP или Computer Vision-систем.
•Уверенное владение Python и опыт работы с PyTorch, Scikit-learn, CatBoost, LightGBM или XGBoost.
•Понимание метрик качества, методов валидации, анализа ошибок и оценки стабильности моделей.
•Опыт разработки LLM-приложений, RAG-систем и AI-агентов с LangChain, LangGraph или аналогичными инструментами.
•Опыт проектирования retrieval-пайплайнов, работы с векторными базами данных, OCR, анализом документов и изображений, а также сопровождения моделей в production.
Хорошо, если есть
•Знакомство с Claude Code, Cursor или аналогичными agentic-инструментами.
•Понимание квантизации, батчинга и управления вычислительными ресурсами для локального инференса.
•Опыт генерации текстового или мультимодального контента.
•Опыт развертывания и оптимизации локальных LLM с использованием vLLM или аналогичных решений.
Культура и преимущества
•Проектная занятость продолжительностью 2–3 месяца.
•Возможность работать удалённо 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