💎 Разработка и деплой ML/AI систем для реальных задач: построение и оптимизация кастомных моделей под конкретные домены, создание пайплайнов для обработки и разметки данных, работа с MLOps и деплоем моделей в облаке, анализ и улучшение про…
team_up_services · На сервисе с: 17.09.26 15:28
AI Engineer в Team Up Services
💵 €4000 NET
📍 Удалёнка
💎 Разработка и деплой ML/AI систем для реальных задач: построение и оптимизация кастомных моделей под конкретные домены, создание пайплайнов для обработки и разметки данных, работа с MLOps и деплоем моделей в облаке, анализ и улучшение производительности моделей.
💼 2-5 лет опыта разработки и деплоя ML/AI моделей в продакшене, сильный Python, практический опыт с PyTorch и/или TensorFlow, опыт с LLM, NLP или computer vision, понимание supervised/unsupervised learning и deep learning архитектур, знакомство с MLOps (MLflow, Kubeflow, SageMaker), Docker и Git.
•••••••• — рекрутинговая компания из Грузии, помогающая специалистам из Кавказского региона находить удалённую работу в международных компаниях.
••••••••
———
Не подошла вакансия? Поделись с тем, кому пригодится ➡️
Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.
В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды
Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;
Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;
Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;
RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;
Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;
Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);
Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;
Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;
Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;
Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;
Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.
Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;
Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;
Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;
Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;
Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;
Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;
Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;
Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;
Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;
Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;
Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;
Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;
Английский язык: (Upper-Intermediate+).
Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);
Льготные ипотечные условия кредитования;
Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;
ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;
Корпоративная пенсионная программа;
Детский отдых и подарки за счет Компании;
Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.
Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.
В твои задачи будет входить:
От кандидата мы ожидаем:
Будет большим плюсом:
Мы предлагаем:
Halyk Банк – это мощная экосистема, где технологии сочетаются с ценностями.
Мы гордимся более чем 14 000 работниками, которые делают нас лучшим местом работы. Мы предоставляем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, лизинговом и т.д.
Мы стремимся стать ведущим цифровым банком, внедряя инновации и предоставляя возможности для роста и развития.
Мы ищем талантливых специалистов, готовых развиваться вместе с нами!
Обязанности:
Требования:
Условия:
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.