{"id":2587171,"url":"https://alion.io/job/bank-respublika-aiml-engineer","title":"AI/ML Engineer","company":{"id":4433333,"name":"Bank Respublika","domain":"bankrespublika.az","url":"https://alion.io/company/bank-respublika","size_band":"51-200","is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":"Glorri","truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":null,"employment_type":"full_time","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["Baku, Azerbaijan"],"countries":["AZ"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":null,"experience_years_min":null,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"Agentic Workflows","optional":false},{"name":"Apache Kafka","optional":false},{"name":"CatBoost","optional":false},{"name":"CI/CD","optional":false},{"name":"CNN","optional":false},{"name":"Docker","optional":false},{"name":"Embeddings","optional":false},{"name":"FastAPI","optional":false},{"name":"Feature Store","optional":false},{"name":"Fine-tuning","optional":false},{"name":"Function Calling","optional":false},{"name":"Git","optional":false},{"name":"Hybrid Search","optional":false},{"name":"LightGBM","optional":false},{"name":"llama.cpp","optional":false},{"name":"LLM","optional":false},{"name":"LoRA","optional":false},{"name":"MLFlow","optional":false},{"name":"MS SQL","optional":false},{"name":"OCR","optional":false},{"name":"Ollama","optional":false},{"name":"PEFT","optional":false},{"name":"Python","optional":false},{"name":"PyTorch","optional":false},{"name":"QLoRA","optional":false},{"name":"RAG","optional":false},{"name":"Reranking","optional":false},{"name":"Rest API","optional":false},{"name":"Spark","optional":false},{"name":"SQL","optional":false},{"name":"Structured Outputs","optional":false},{"name":"Transformers","optional":false},{"name":"vLLM","optional":false},{"name":"XGBoost","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-05T13:10:10Z","employer_posted_date":"2026-10-05","last_verified_at":"2026-10-21T15:32:13Z","board_verified":true,"closed_at":null,"days_open":16,"trust":{"level":"ok","repost_count":null,"flags":[],"days_open":16},"description":"Təsvir\nKlassik ML (təsnifat, reqressiya, anomaliya, zaman sıraları) və Deep Learning modelləri qurmaq, baseline ilə müqayisədə qiymətləndirmək.\nLLM əsaslı həllər qurmaq: prompting, RAG, structured output, tool calling, agentic workflow-lar; lazım olduqda fine-tuning (LoRA/QLoRA).\nML sistemlərinin end-to-end arxitekturasını (batch və real-time inference, miqyaslanma) layihələndirmək; modelləri API/servis şəklində hazırlayıb bank sistemlərinə inteqrasiya etmək.\nHəlləri on-premise / private cloud mühitə çıxarmaq; CI/CD, model registry, drift və keyfiyyət monitorinqi qurmaq; modelləri yeniləmək və istismarını dəstəkləmək.\nModel qərarlarının izah oluna bilməsini (explainability) və ədalətliliyini (bias) yoxlamaq; həlləri sənədləşdirmək (model kartı, audit izi) və Risk/Compliance ilə requlyativ uyğunluğu təmin etmək.\nTələblər\nML/AI və ya Data Science sahəsində ən azı 2 il praktiki təcrübə; ML və ya GenAI həllini end-to-end production-a çatdırmaq təcrübəsi (yalnız PoC deyil).\nSüni intellekt, kompüter elmləri, riyaziyyat, statistika və ya oxşar sahədə ali təhsil, yaxud ekvivalent təcrübə.\nKlassik ML: supervised (logistik reqressiya, qərar ağacları, gradient boosting - XGBoost/LightGBM/CatBoost) və unsupervised (klasterləşdirmə, PCA, anomaliya) metodlar; feature engineering, cross-validation, hiperparametr optimallaşdırması, biznesə uyğun metrik və threshold seçimi; A/B testləri və statistika əsasları.\nDeep Learning: PyTorch ilə model qurma və təlim; MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformer arxitekturaları; klassik ML və DL arasında əsaslandırılmış seçim, inference optimallaşdırması.\nGenAI/LLM: prompting, embeddings, RAG, Vector DB və hybrid search, reranking; structured output, tool calling və agent çərçivələri; PEFT fine-tuning (LoRA/QLoRA); LLM nəticələrinin qiymətləndirilməsi və təhlükəsizliyi.\nML System Design və MLOps: batch/real-time inference, mikroservis və event-driven arxitektura, API dizaynı, model versiyalaşdırılması; latency-dəqiqlik-xərc kompromisləri; MLflow (və ya oxşar), eksperiment izləmə, drift monitorinqi, CI/CD.\nMühəndislik: yüksək keyfiyyətli Python, böyük həcmli məlumatla SQL; Git, REST API (FastAPI), Docker, unit/integration testlər.\nMəxfi və tənzimlənən məlumatla izolyasiya olunmuş / on-premise mühitdə işləmə prinsiplərini anlamaq.\nTexniki mövzuları qeyri-texniki auditoriyaya aydın izah etmək bacarığı.\nÜstünlüklər\nBank və maliyyə domeni: fraud, tranzaksiya təsnifatı, churn, sənəd emalı (OCR + LLM).\nLokal LLM serving (vLLM, Ollama, llama.cpp) və GPU optimallaşdırması.\nData mühəndisliyi: Spark, Airflow, Kafka; Oracle / MS SQL; core banking inteqrasiyası; feature store.","description_format":"text","description_chars":2621,"description_truncated":false,"requirements":{"experience_years_min":null,"management_years_min":null,"team_size_min":null,"manages_managers":false,"education":null,"security_clearance":false,"languages":[]},"benefits":[],"hiring_locations":[],"hiring_excludes":[],"relocation_offered":false,"industries":[],"lifecycle":[{"event":"open","at":"2026-10-15T04:26:35Z"}],"visa":[],"liveness":{"score":67,"band":"ok","label":"Likely open","p_open":1,"p_active":0.739,"p_room":0.9,"age_days":15,"expected_fill_days":32,"reasons":["conf:0","velocity","win:mid"],"computed_at":"2026-10-21T05:46:15Z"},"pay":null,"html_url":"https://alion.io/job/bank-respublika-aiml-engineer","json_url":"https://alion.io/job/bank-respublika-aiml-engineer.json","meta":{"generated_at":"2026-10-21T20:03:21Z","cache_seconds":300,"methodology":"https://alion.io/methodology","terms":"https://alion.io/terms","contact":"https://alion.io/contact","api":"https://alion.io/developers","about":"Alion is a live layer of people, companies and AI agents: who they are, whether they are real and active right now, what they do and how to work with them, readable by people and by agents and paid per call.","catalog":"https://alion.io/catalog.json","usage":{"tier":"crawler_verified","counted_by":"address","units_charged":1,"used_today":28521,"day_limit":null,"remaining_today":null,"minute_limit":300,"resets_at":"2026-10-22T00:00:00Z"}},"offers":[{"id":"company.slices","title":"One company in depth, by slice","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002,"plus_per_slice":{"credits":0.05,"usd":0.005}},"unit":"per company, plus each slice with data","note":"the employer in depth","call":{"mcp_tool":"get_company","arguments":{"id":4433333},"rest":"https://alion.io/mcp/rest/get_company?id=4433333"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.slices&for=job%2Fbank-respublika-aiml-engineer"},{"id":"market.stats","title":"A market slice: pay, demand and time to fill","status":"live","price":{"credits":1,"usd":0.1},"unit":"per slice","note":"pay, demand and time to fill for this role and place","call":{"mcp_tool":"market_stats"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=market.stats&for=job%2Fbank-respublika-aiml-engineer"},{"id":"job.search","title":"Open jobs by role, technology, place, pay and visa","status":"live","price":{"credits":0.02,"usd":0.002},"unit":"per posting in a list","note":"similar open postings","call":{"mcp_tool":"search_jobs"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=job.search&for=job%2Fbank-respublika-aiml-engineer"},{"id":"company.verify","title":"Is this company real and active right now","status":"pilot","price":null,"unit":"per company","request":{"url":"https://alion.io/catalog/request","method":"POST","body":"{\"offer\": \"company.verify\", \"for\": \"job/bank-respublika-aiml-engineer\", \"note\": \"what you need it for\"}"},"human":"https://alion.io/catalog?offer=company.verify&for=job%2Fbank-respublika-aiml-engineer"}]}