Что за роль

Работа сосредоточена на LLM-решениях: RAG, векторном поиске, эмбеддингах и адаптации моделей. Инженер интегрирует модели в приложения, внутренние сервисы и бизнес-процессы; развёртыванием в production занимается отдельная команда.

Чем вы будете заниматься

• Разрабатывать AI/ML-решения и интегрировать LLM в существующие приложения и сервисы.
• Тестировать решения, готовить их к развёртыванию и поддержке в production.
• Запускать и проверять решения локально.
• Работать с RAG, векторным поиском, эмбеддингами и оценкой качества LLM.

Требования

• Уверенно владеть Python и иметь опыт разработки API и внутренних сервисов.
• Иметь практический опыт интеграции LLM в приложения и понимать жизненный цикл ML-моделей.
• Иметь опыт работы с AWS и одним из инструментов Generative AI: OpenAI, AWS Bedrock или Google Gemini.
• Понимать MLOps, процессы тестирования и развёртывания моделей.
• Знать Docker и Kubernetes на базовом уровне.
• Иметь опыт работы с базами данных, асинхронностью, конкурентным выполнением задач, аутентификацией и авторизацией.

Будет плюсом

• Опыт fine-tuning моделей.
• Знание LangChain, LangGraph, MLflow, Kubeflow, SageMaker, Kafka или Redis.