Lead AI/ML Engineer
Навыки: Python, OpenCV, Deep Learning, Компьютерное зрение, Agentic systems , FastAPI, Langgraph, DeepEval, Langfuse, vLLM. Квалификация: Senior. Специализации: ML разработчик.
О компании и команде
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.
Учитывая запросы от 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 команду 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.
Что мы ожидаем
- 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.
Будет плюсом
- 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
или аналогичные решения.
- 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.
Условия работы
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