Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Текст:
TL;DR
ML Engineer (Senior) (LLM/NLP/Computer Vision): Проектирование и разработка production-ready ML-, LLM-, NLP- и Computer Vision-решений для анализа документов и изображений, RAG-систем и AI-агентов с акцентом на качество моделей, эффективность инференса и промышленную эксплуатацию. Фокус на построении retrieval-пайплайнов, работе с векторными базами данных, оптимизации вычислительных ресурсов и мониторинге моделей в production.
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.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →