Дата Дженерейшн

ML-инженер (LLM)

Коротко

ML-инженер по LLM занимается разработкой прикладных решений на базе open-source языковых моделей, проектированием агентных систем на LangChain/LangGraph и RAG-пайплайнов, а также написанием production-ready Python-кода с FastAPI и PostgreSQL. Компания — аккредитованная ИТ-компания, работающая над разными проектами с различным стеком. Требуется опыт 3-5 лет работы с инференс-фреймворками (vLLM, SGLang), fine-tuning моделей и интеграции AI-компонентов с внутренними и внешними системами. Формат — полностью удалённая работа на территории РФ.

Обязанности:
•Разработка прикладных решений на базе open-source LLM под различные бизнес-сценарии — от прототипирования и выбора модели до её адаптации и интеграции в продуктовый контур.
•Адаптация и, при необходимости, дообучение моделей под специфику предметной области и требования бизнеса.
•Проектирование и разработка агентных систем: описание логики взаимодействия агентов, построение графов выполнения, управление состоянием, контекстом и маршрутизацией запросов.
•Проектирование, написание и оптимизация системных и пользовательских промптов, а также создание переиспользуемых skills и инструментов для LLM-агентов.
•Разработка программной и сервисной обвязки для запуска моделей, управления инференсом и предоставления доступа к AI-функциональности через API.
•Интеграция агентов с внутренними и внешними системами, базами данных, API и корпоративными сервисами.
•Подготовка данных для работы моделей: сбор, очистка, структурирование, разметка и формирование обучающих и тестовых выборок.
•Участие в выводе разработанных решений в промышленную эксплуатацию, мониторинге их работы и дальнейшем улучшении на основе обратной связи.
Требования:
Опыт разработки LLM-решений
•Практический опыт разработки, развёртывания и адаптации больших языковых моделей.
•Опыт работы с инференс фреймворками vLLM, SGLang и др.
•Реализация прикладных кейсов на базе open-source или собственных LLM.
•Опыт дообучения и fine-tuning больших языковых моделей под конкретные бизнес-задачи.
•Разработка программной обвязки (LLM/Agent Harness) для запуска, тестирования, оценки и интеграции моделей.
•Опыт проектирования и разработки LLM-агентов с использованием LangChain и LangGraph.
•Опыт создания RAG-пайплайнов: подготовка и индексация данных, поиск релевантного контекста, формирование промптов и генерация ответа.
•Опыт работы с мультимодальными моделями и данными, включая текст и изображения.
Опыт Python-разработки
•Уверенное владение Python и опыт разработки production-ready решений.
•Разработка API и сервисных эндпоинтов с использованием FastAPI.
•Опыт работы с PostgreSQL: подключение к базе данных, проектирование взаимодействия с БД и написание SQL-запросов.
•Разработка алгоритмической и сервисной обвязки вокруг AI/ML-логики.
•Создание эндпоинтов для предоставления доступа к AI-моделям и результатам их работы.
•Опыт интеграции AI-компонентов с внутренними и внешними информационными системами.
Условия:
•Компания является аккредитованной ИТ-компанией (есть возможность оформления ИТ ипотеки).
•Работа в команде профессионалов с богатым опытом в технологичных проектах, готовых делиться своими знаниями.
•Проектная организационная структура, вопросы решаются оперативно.
•Работа на разных проектах с различным технологическим стеком — возможность для роста компетенций.
•Прозрачный карьерный рост, программа личного развития, включающая внешнее и внутреннее обучение.
•100% удаленная работа на территории РФ. Предоставляется вся необходимая техника.

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