ML инженер (Домен ИИ)

🏢 ОфисMiddleПолная занятость

Зарплата не указана

Есть о чём спросить

Навык редкий и дорогой (Kafka). Но вилки нет, про деньги придётся договариваться с нуля.

Нажмите на сигнал, чтобы увидеть, на чём он основан

Чем предстоит заниматься

Развёртывание и настройка ИИ-решений (RAG, агенты, CV, прогнозирование) в инфраструктуре заказчика on-premise, гибрид, облако

Интеграция с корпоративными системами: DWH, CRM, 1С, Active Directory и др.

Настройка мониторинга, логирования, резервного копирования, alerting’а

Подготовка решений к ПСИ: документация, согласование с ИБ, проверка соответствия ФЗ-152, требованиям ЦБ РФ и др.

Обучение пользователей, проведение демо, поддержка в пилотах и внедрениях

Обратная связь в разработку по улучшению «внедряемости» и стабильности решений

Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы

Наши требования

Высшее образование (IT, техническое, математическое)

Опыт развёртывания enterprise-решений у клиентов (желательно в финтехе, госсекторе или крупном бизнесе)

Уверенные навыки работы с Linux, Docker, Git и CI/CD (GitLab CI, Jenkins)

Навыки написания скриптов на Python/Bash для автоматизации процессов внедрения

Понимание принципов работы REST API, реляционных и аналитических СУБД (PostgreSQL, ClickHouse), брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ)

Базовые знания сетевой безопасности: TLS, механизмы авторизации и аутентификации

Готовность к выездам и взаимодействию с клиентами

Опыт работы с LLM/RAG/агентными системами и MLOps-стеком

Практическое знакомство с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API

Опыт во frontend или fullstack-разработке: умение быстро собирать демо-интерфейсы, интегрировать AI-логику с UI и итерироваться по пользовательскому опыту

Понимание предметных областей: retail, CIB, risk, compliance