Стажер-инженер технологий машинного обучения (Python, FastAPI)

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.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

• end-to-end разработка компонентов
• прототипирование агентов
• интеграция ML-моделей в приложение
• техническая поддержка
• быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

• образование высшее
• опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
• уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
• глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
• сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
• практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
• понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

• опыт создания AI-агентов и использования их в работе
• опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
• опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
• знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

• офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
• гибридный формат работы
• ежегодный пересмотр зарплаты
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

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:

• Разработка и внедрение LLM/VLM-решений для бизнес-задач компании;
• Проектирование и построение RAG-пайплайнов для работы с корпоративными данными Разработка и оптимизация мульти-агентных систем на базе LangGraph и LangChain Настройка и обслуживание инференс-серверов (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) Fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, RLHF, DPO) под специфические задачи;
• Разработка REST API на FastAPI для интеграции ML-сервисов в продукт;
• Контейнеризация и деплой ML-сервисов с помощью Docker и Kubernetes;
• Оптимизация производительности моделей: квантизация, батчинг, управление GPU-памятью;
• Проектирование и поддержка векторных баз данных для хранения эмбеддингов;
• Написание и поддержка автоматических тестов для ML-пайплайнов;
• Мониторинг качества моделей в продакшене (LangSmith, OpenTelemetry);
• Проведение бенчмарков и A/B-тестов для сравнения моделей и подходов;
• Работа с GPU-инфраструктурой: настройка multi-GPU, распределённое обучение
• Подготовка и очистка данных для обучения и оценки моделей;
• Исследование и внедрение новых моделей, техник и фреймворков;
• Написание технической документации и ADR (Architecture Decision Records);
• Участие в код-ревью и менторинг младших специалистов;
• Взаимодействие с продуктовой командой для определения требований и приоритетов;
• Оптимизация стоимости облачной GPU-инфраструктуры;
• Обеспечение безопасности и надёжности ML-сервисов в продакшене.

Требования:

• Python;
• Python 3.10+ (async/await, type hints, dataclasses). SOLID, Clean Architecture, DI. pytest + mocks, Ruff/Black/MyPy, Poetry/uv, Git & CI/CD;
• LLM / VLM
• Transformer (attention, KV-cache).
  Модели: GPT-4, LLaMA 3, Mistral, Qwen, LLaVA, GPT-4o.
  Fine-tuning: LoRA/QLoRA, PEFT, RLHF, DPO.
  Prompting: CoT, ReAct, Few-shot. Evaluation: LLM-as-judge, perplexity. Tokenization (tiktoken);
• LangChain & LangGraph
  LangChain (LCEL, Agents, Tools, Memory), LangGraph (multi-agent graphs), RAG-пайплайны, Vector DB (Chroma, Pinecone, Qdrant, pgvector), LangSmith;
• Инференс
  vLLM (PagedAttention, continuous batching), Quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), Serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), OpenAI-compatible API.
  PyTorch & DL
  PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL), Distributed (DDP, FSDP, DeepSpeed), BF16/FP16.
  GPU & Инфраструктура
  NVIDIA (H100, A100, RTX 4090), multi-GPU parallelism, Cloud (AWS/GCP/RunPod), мониторинг nvidia-smi;
• Backend
  FastAPI, Pydantic v2, async (asyncio, httpx), WebSockets/SSE, JWT.
  DevOps
  Docker (GPU), Docker Compose, Kubernetes basics, GitHub Actions, Prometheus/Grafana;
• Хранилища
  PostgreSQL + pgvector, Redis, S3, Vector DBs, Kafka/RabbitMQ.
  Nice to Have
  CrewAI, AutoGen, MLflow/W&B, Airflow, Streamlit/Gradio.
• Уровни опыта:
  Junior: Python, PyTorch, LangChain, Docker
  Middle: Fine-tuning, RAG, vLLM, FastAPI, LangGraph
  Senior: Архитектура, distributed training, MLOps
  Lead: Стратегия, оптимизация затрат, лидерство
  Soft Skills: Аналитическое мышление, техническая коммуникация, быстрое обучение, English B2+, Agile.

Условия:

• Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
• Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
• Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
• Бонусы за рекомендации.
• Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
• Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
• Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
• Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
• Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
• Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

VitAi World строит цифровые продукты для бизнеса и не только: сайты, внутреннюю CRM-платформу, игры, ботов, интеграции и автоматизацию. Проектов много и они разные, поэтому много и небольших задач: поправить интерфейс, собрать страницу, починить баг, подключить форму.

Мы ищем junior-разработчика, который возьмёт эти задачи на себя. Код у нас в основном пишется с помощью ИИ-агентов вроде Claude Code и Cursor. От вас нужно не набирать код быстро, а аккуратно доводить задачу до конца и понимать, что именно вы сделали.

Какие задачи:

• Сайты и лендинги: вёрстка, правки, адаптация под телефоны, перенос с конструкторов вроде Тильды в код.

• Интерфейс внутренней платформы: экраны, таблицы, формы, доработки по готовому описанию.

• Боты, скрипты и автоматизации, в том числе с LLM.

• Мелкие баги в любом из проектов: воспроизвести, найти причину, исправить.

• Уборка кода, документация, тесты на готовую логику.

Кого мы ищем:

• Знаете хотя бы один язык (JavaScript, TypeScript, Python или другой) на уровне, достаточном, чтобы читать чужой код и понимать, что он делает.

• Делали хотя бы один живой проект: сайт, бота или автоматизацию, которой кто-то пользуется.

• Пользуетесь ИИ-инструментами в работе и проверяете то, что они написали, а не принимаете всё подряд.

• Понимаете основы: клиент и сервер, как работает запрос, зачем нужны git и ветки.

• Спокойно переключаетесь между проектами и быстро разбираетесь в незнакомом коде.

• Сначала разбираетесь в задаче, потом делаете.

• Честно говорите, когда не понимаете или ошиблись, и задаёте вопросы вовремя.

Будет плюсом:

• React, Next.js или TypeScript.

• Tailwind и адаптивная вёрстка.

• Опыт с Тильдой или другими конструкторами сайтов.

• Свой VPS, Docker, опыт выкатки проекта.

• Боты и автоматизации с LLM API.

Как устроена работа:

• Каждая задача в отдельной ветке и через pull request.

• Сначала простые и хорошо проверяемые задачи, потом сложнее по мере того, как растёт опыт.

• Внутренние правила и договорённости записаны, их не нужно угадывать.

Что мы даём:

• Разные реальные проекты, которыми пользуются люди, а не учебные задания.

• Full-time или part-time, удалённо или гибрид.

• Оплата обсуждается по уровню и растёт вместе с задачами.

В отклике покажите проект, который вы сделали сами, и расскажите один случай, когда ИИ написал что-то не то, а вы это заметили.