WorkaemКарьерная платформа
  • Вакансии
  • Компании
  • Зарплаты
  • Офферы
  • Сервисы
  • Блог
  • Работодателям
Workaem

Карьерная платформа для IT-специалистов: вакансии напрямую с карьерных страниц 300+ компаний, из телеграм-каналов, с международных площадок и от работодателей напрямую. Разбор условий, детектор мёртвых вакансий, AI-инструменты для резюме. Базовые функции бесплатны.

Подпишись, присылаем лучшие вакансии недели
Или читай канал в телеграме
Соискателям
Все вакансииЗа границейУдалёнка в долларахКомпании с РУ основателямиЗарплатыОфферыВозможностиСоветыСоздать резюмеТренировка интервью
По технологиям
Вакансии PythonВакансии JavaScriptВакансии ReactВакансии JavaВакансии GoВакансии Docker
По профессиям
РазработкаДизайнQA / ТестированиеАналитикаProduct / Project ManagerМаркетинг
Работодателям
Разместить вакансиюТарифыБаза кандидатовСвязаться с нами
Кабинет
РегистрацияВойтиЛичный кабинетМои откликиСохранённыеУведомления
Компания
О проектеПредложенияКонтактыБлогКонфиденциальностьУсловия использования
© 2026 Workaem. Все права защищены.КонфиденциальностьУсловияОферта
Made by IT, for IT 💛
Backend Software Engineer — Applied ML & LLM Systems
ВердиктОписаниеИнструментыКомпания
  1. Главная
  2. /
  3. Вакансии
  4. /
  5. Backend Software Engineer — Applied ML & LLM Systems

Dwelly·26 июля

Backend Software Engineer — Applied ML & LLM Systems

6 708 – 11 500 $
на 132% выше медианы рынка
≈ 581,4 тыс.–996,8 тыс. ₽
🌍 УдалённоMiddleПолная занятость🌐 Глобал
6 708 – 11 500 $≈ 581,4 тыс.–996,8 тыс. ₽
Платят на 157% выше медианы грейда.
Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Build systems that extract structured data from emails, documents and other unstructured sources
Enrich migrated client, landlord, tenant and property records with useful information from communication history
Develop solutions that summarise a client’s full email history and surface the most relevant context inside Dwelly
Build production NLP / ML-backed backend services that work reliably on messy real-world data
Improve retrieval and ranking systems using approaches such as RAG, BM25, embeddings, hybrid search and reranking
Define quality metrics, evaluation datasets and feedback loops for extraction, summarisation and retrieval systems
Build Python backend services and APIs using frameworks such as FastAPI, Django, Flask or similar
Integrate ML and LLM workflows into production systems with clear error handling, observability and maintainability
Work closely with engineering, product and operations teams to turn real business problems into scalable automation systems

Наши требования

Strong Python backend engineering experience
Experience with API frameworks such as FastAPI, Django, Flask or similar
Production experience with NLP, ML, information extraction, retrieval, ranking or summarisation systems
Ability to take research ideas or prototypes into production
Strong understanding of evaluation, metrics and quality measurement for ML / LLM systems
Practical experience with retrieval systems such as RAG, BM25, embeddings, hybrid search or reranking
Comfortable working with messy, ambiguous or incomplete real-world data
Ability to build reliable services around ML workflows, including monitoring, testing and failure handling
Good understanding of LLM limitations, hallucination risks and safe user-facing AI
Strong ownership mindset and ability to work independently in ambiguous product areas
Experience building AI or LLM agents
Experience with document understanding, email parsing, entity extraction or CRM enrichment
Experience with LLM evaluation, prompt/version management or human-in-the-loop review workflows
Experience with vector databases or search infrastructure
DevOps or CI/CD experience for deploying ML-backed services
Experience testing ML systems on complex production datasets
Experience with typed programming languages such as TypeScript, Java, C#, C++, Kotlin, Scala or similar

Дополнительно

Useful information can be extracted from emails and documents with measurable quality
Client communication histories can be summarised safely, clearly and with relevant context
Retrieval and ranking systems improve over time through evaluation and feedback
ML and LLM workflows are reliable, observable and production-ready
Operations and product teams can trust the outputs and understand when human review is needed
Unstructured data from acquired agencies becomes usable inside
D
Dwelly

ГрейдMiddle
ЗанятостьПолная занятость
ФорматУдалённо
ИсточникСкрыто
Опубликовано26 июля
Все вакансии компании

AI-помощник

под эту вакансию
Войди, чтобы AI оценил твоё соответствие вакансии и написал сопроводительное письмо
Мы против мошенников на площадке: если тебя просят заплатить, продиктовать код или установить непонятное приложение, прекращай общение и сразу пиши нам (чат с основателем или форма обратной связи).