ML Developer / Machine Learning Engineer (AI)

TL;DR

ML Developer / Machine Learning Engineer (AI): разработка ML-компонентов когнитивного runtime для управления сложными инфраструктурными системами с акцентом на embeddings, retrieval, прогнозирование и безопасное исполнение моделей. Focus on оптимизацию inference, построение воспроизводимых ML-пайплайнов, tenant-safe персонализацию и интеграцию моделей с backend-сервисами.

Зарплата: после испытательного срока при выполнении всех требований — до $7,000 в месяц.

Компания

CURE AI развивает интеллектуальную платформу для управления зданиями, городскими сервисами, оборудованием и подключёнными внешними контурами.

Что делать

• Разрабатывать ML-компоненты когнитивного runtime: embeddings, retrieval, модели наблюдений, временные ряды, anomaly detection и world-model слои.
• Создавать пайплайны подготовки, валидации и хранения датасетов, а также embedding-, vector search- и memory-пайплайны.
• Интегрировать ML-компоненты с backend через FastAPI и REST API-контракты.
• Оптимизировать inference для GPU и CPU с использованием ONNX Runtime, CUDA, fallback-стратегий и будущих LoRA-адаптеров.
• Работать с внешними LLM API, MoE-компонентами, модельной инфраструктурой и нейросимвольными reasoning-модулями.
• Формировать воспроизводимые эксперименты, метрики качества, KPI evidence и обучающие traces с учётом privacy и safe ML.

Требования

• Уверенное владение Python и PyTorch.
• Практический опыт разработки, обучения или интеграции ML-моделей в production-окружение.
• Опыт работы с embeddings, semantic search, vector databases или RAG/retrieval-пайплайнами.
• Понимание жизненного цикла ML-компонента: данные, inference, метрики, мониторинг и деградация модели.
• Опыт работы с Docker и Git, понимание REST API и интеграции ML-сервисов с backend.
• Английский, достаточный для чтения технической документации и работы с ML-инструментами.

Хорошо, если есть

• Опыт с временными рядами, прогнозированием, детекцией аномалий, world models или causal inference.
• Опыт оптимизации inference через ONNX Runtime, CUDA, batching, quantization или GPU-aware deployment.
• Опыт с LoRA, fine-tuning, MoE, LLM routing или нейросимвольными системами.
• Опыт работы с приватными, чувствительными или мультиарендными данными.
• Понимание safe ML, confidence thresholds и fail-safe execution.

Культура и преимущества

• Работа над отдельными субмодулями большой AI-системы с возможностью подробно обсудить архитектуру и зону ответственности на интервью.
• Испытательный срок — 4 месяца.
• При выполнении всех требований после испытательного срока предусмотрено повышение до $7,000.

Процесс найма

• На интервью обсуждаются архитектура платформы, конкретное ML-направление и зона ответственности.
• Для отклика необходимо отправить резюме с пометкой «ML Developer».