AI-помощник: сопроводительное письмо, адаптация резюме, тренировка собеседованияПерейти ↓
Описание вакансии
Чем предстоит заниматься
•Разработка и оптимизация ML-моделей в направлениях CV и NLP/LLM.
•Создание и развитие RAG-систем, работа с векторными БД, эмбеддингами и графовыми поисками.
•Оборачивание моделей в production-ready сервисы (FastAPI, Docker).
•Оптимизация инференса и настройка пайплайнов обучения.
•Построение инфраструктуры для обучения, мониторинга и деплоя моделей.
Требования
•Уверенные знания Python, опыт работы с PyTorch, Transformers, scikit-learn, pandas, numpy.
•Практический опыт в Computer Vision (CVAT, LabelStudio).
•Опыт с NLP/LLM, построением RAG-систем, векторными БД (LangChain, E5/RuBERT).
•Навыки написания API (FastAPI), понимание асинхронности, упаковка моделей в сервисы.
•Знание методов ускорения инференса (ONNX, TensorRT, Triton Inference Server, vLLM).
•Опыт с MLflow, Airflow, понимание CI/CD для ML.
•Работа под Linux, знание Docker, взаимодействие с Kafka/RabbitMQ.
•Опыт работы с PostgreSQL, MongoDB, Qdrant, Neo4j.
Будет плюсом
•Опыт работы с Graph RAG и гибридным поиском.
•Знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Langfuse).
Технологический стек
•RAG / LLM: Qdrant, LangChain, RAGAS, Hybrid Search, Reranking, Langfuse, vLLM
•ML / DL: PyTorch, Transformers, CLIP, CatBoost, scikit-learn, TF-IDF, FastText
•Backend / API: FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pytest
•MLOps / CI/CD: MLflow, Airflow, Triton, GitLab CI/CD
•Infra & Data: Docker, Prometheus, Grafana, Kafka, RabbitMQ, S3 (Minio), CVAT, LabelStudio
Условия
•Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании
•Полностью удалённый формат работы
•ДМС со стоматологией (по всей России)
•Страхование жизни и путешествий
•Корпоративная мобильная связь и ноутбук
•Система премирования — квартальная и годовая
•Программа BestBenefits со скидками
•Health Care: ежемесячные медицинские консультации
