Крона Лабс·Екатеринбург·16 сент.
Senior AI/ML Engineer
от 300 000 ₽
на 25% ниже медианы рынка
≈ от 3,6 тыс. $
🌍 УдалённоSeniorПолная занятость🇷🇺 РФ
81
Сильная вакансия
Навык востребован (Python), работа расписана подробно.
Наша компания
Мы - лидер в автоматизации контроля качества. Наша команда разработчиков создала гибкую, масштабируемую платформу для автоматизации операционного аудита RETAILIQA, которой пользуются многие компании по всей России и ближнему зарубежью. Среди наших клиентов: МВидео, Эльдорадо, Инвитро, Татнефть, РусАгро, Аскона, Мелодия здоровья, DNS, ВсеИнструменты, Spar, Мираторг, MyBox, Рив Гош, Снежная Королева, Elis и многие другие крупные региональные и федеральные ритейлеры. Учитывая тренды и поступающие запросы от наших клиентов из ритейла, мы активно работаем над развитием нашей платформы RETAILIQA.AI-VISION для автоматизации контроля выкладки товаров и промо программ на базе технологий ML/Deep Learning / Computer Vision. Ищем в отдел машиного обучения ведущего AI/ML-инженера для разработки и развития AI-сервисов в области автоматизации compliance-процессов - от архитектуры и экспериментов до разработки и запуска решений в production. Основной технологический фокус - Agentic AI, RAG, мультимодальные LLM и классические Deep Learning-модели (Computer Vision). Наши решения разворачиваются как в облачной инфраструктуре, так и on-premise на оборудовании компании. Используемые технологии Python, FastAPI, FastMCP, RabbitMQ, FastStream, PostgreSQL/pgvector, Milvus, LlamaIndex, PydanticAI, LangGraph, DeepEval, RAGAS, Langfuse, ClearML, vLLM, Triton Inference Server, Docker, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana.
Чем предстоит заниматься
Проектировать архитектуру AI-сервисов и принимать ключевые технические решения
Разрабатывать LLM-, RAG- и Agentic AI-решения
Создавать production-ready сервисы на Python
Разрабатывать AI-агентов, workflow и интеграции с корпоративными системами
Быстро проверять AI-гипотезы и создавать PoC/MVP
Доводить успешные решения до production
Организовывать evaluation и контроль качества AI-систем
Участвовать в развитии технической архитектуры и инженерных стандартов нового AI-направления
Взаимодействовать с backend-разработчиками, DevOps, аналитиками и продуктовыми специалистами
Наши требования
От 3 лет опыта промышленной разработки ML/AI-решений преимущественно на Python
Практический опыт разработки LLM-, RAG- или Agentic AI-систем
Опыт самостоятельного создания AI/ML-сервисов от идеи и прототипа до production
Сильные навыки проектирования архитектуры AI-сервисов
Уверенное владение Python и опыт backend-разработки
Понимание RAG: ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, generation и evaluation
Опыт интеграции коммерческих LLM API и/или развёртывания open-source моделей
Опыт работы с PostgreSQL и векторными базами данных
Уверенное владение Linux, Docker и Git
Понимание распределённых систем, очередей сообщений и асинхронной обработки
Понимание принципов model serving, мониторинга и эксплуатации ML/LLM-сервисов
Способность самостоятельно принимать технические решения в условиях технологической неопределённости
Опыт работы с LlamaIndex, LangGraph, PydanticAI или аналогичными фреймворками
Опыт разработки MCP-серверов и MCP-интеграций
Опыт работы с PostgreSQL/pgvector, Milvus или другими векторными хранилищами
Опыт эксплуатации open-source LLM через vLLM, Triton Inference Server
Опыт evaluation LLM/RAG-систем: DeepEval, RAGAS, Langfuse или аналоги
Опыт on-premise развёртывания AI-моделей
Опыт работы с мультимодальными моделями или Computer Vision
Опыт технического взаимодействия с корпоративными заказчиками
Опыт участия в создании новой AI/ML-команды или технического направления с нуля
Мы предлагаем
Официальное трудоустройство по ТК РФ
Работу в аккредитованной IT-компании
Гибкий график работы
Конкурентную зарплату, зависящую от опыта и квалификации кандидата
Профессиональное развитие и обучение
Доступ к проектам с реальными бизнес-заказчиками из числа федеральных сетей
Возможность непосредственно влиять на практическое применение AI в бизнесе
Бонусы
В компании действует система квартального премирования
