RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний
Пожаловаться
Зарплата и рынок
развернуть
По рынку СНГ данных пока нет
На международном рынке: $181к/год ($150к - $234к)
82
Хорошая вакансия
развернуть
В роли много практической работы с актуальными LLM- и MLOps-инструментами, но широкий набор задач и требование от двух лет опыта для уровня lead оставляют вопросы к реальному уровню ответственности.
?Широкий круг задач
Актуальный AI-стек
AI в финтехе
Поддержка развития
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Ведущий ML-инженер (RAG/LLM): Проектирование и развитие RAG-пайплайнов, агентных систем и ML/NLP-сервисов с акцентом на поиск, ранжирование, генерацию и отказоустойчивый продакшен. Focus on оркестрации агентов, оценке качества ответов, регрессионном тестировании и сопровождении моделей в Kubernetes.
Локация: Весь мир, удалённо
Зарплата: от 320 000 ₽ в месяц на руки; итоговый размер обсуждается по результатам собеседования.
Компания
Альфа-Банк — банковская компания, развивающая ML- и NLP-сервисы.
Что делать
Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование и генерацию.
Строить и оркестрировать агентов с tool-calling, function calling, агентными циклами и интеграциями с внешними системами.
Выкатывать LLM- и NLP-сервисы как REST-сервисы на FastAPI/KServe, обеспечивая отказоустойчивость и наблюдаемость.
Работать с батч-пайплайнами на Airflow/Argo и PySpark.
Настраивать оценку качества RAG и агентов, метрики ретрива, groundedness и регрессионные тесты ответов.
Сопровождать модели в Kubernetes: деплой, мониторинг и алерты.
Требования
От 2 лет коммерческой разработки на Python и реальный опыт работы с RAG и агентами.
Уверенное знание Python 3.10+ на уровне backend-разработки: asyncio, Pydantic, FastAPI и тесты.
Опыт построения RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование и генерация.
Опыт работы хотя бы с одной векторной БД: Qdrant, Milvus, FAISS или pgvector.
Навыки оркестрации агентов: LangGraph, LlamaIndex или собственные циклы, включая tool-calling.
Промпт-инжиниринг, работа с контекстом и борьба с галлюцинациями.
Оценка качества RAG и агентов: метрики ретрива, groundedness и evals.
Опыт внедрения ML-моделей как сервисов с FastAPI/KServe или Seldon; Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins (CI/CD), Git и code review.
Опыт работы с Kafka, Airflow и/или Argo Workflows, MLflow для экспериментов и реестра моделей.
Культура и преимущества
Удалённый формат работы из любой страны.
Сложные задачи и современный технологический стек.
Вертикальный и горизонтальный карьерный рост, регулярные тренинги, вебинары, митапы и демо-дни.
Бесплатный доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданиям.
Собственный спортзал и скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны, бары и магазины.
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 →