AI / ML Engineer (Python)

Привет! Софи - молодая IT-компания, которая автоматизирует поиск работы. От составления резюме, откликов на вакансии до приглашений на интервью и переписок с рекрутерами.

Какую боль мы решаем?
На одну Junior-вакансию откликается от 1500 до 3000 человек. Рекрутер просматривает только 40-50 откликов. Чтобы получить 2-3 приглашения, нужно делать 600-700 откликов, каждый занимает 5-15 минут.
Поэтому мы разработали Софи - ИИ-ассистента, который автоматизирует 80% рутины по поиску работы.
Кто в команде: 1 дизайнер, 1 разработчик, 1 саппорт, 1 маркетолог.
Ищем Middle ML-инженера, который прокачает "мозги" Софи: научит ее точнее подбирать вакансии, лучше писать резюме и сопроводительные и вести переписку с рекрутерами как живой человек.

Задачи:

* Разработка и улучшение LLM-пайплайнов: генерация резюме, сопроводительных писем, ответов рекрутерам.
* Матчинг и ранжирование вакансий под профиль кандидата.
* Построение RAG-систем и работа с эмбеддингами.
* Промпт-инжиниринг, оценка качества ответов моделей, построение eval-пайплайнов.
* Оптимизация стоимости и скорости инференса.
* Вывод моделей в прод и мониторинг их качества.
* Проведение экспериментов и A/B-тестов новых подходов.

Стек (обязательно):

* Опыт работы ML-инженером от 1,5 лет.
* Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn).
* Опыт работы с LLM через API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat или аналоги).
* Понимание NLP: эмбеддинги, векторный поиск, классификация текстов.
* Опыт вывода ML-решений в прод.
* Умение оценивать качество моделей и объяснять результаты простым языком.

Плюсом:

* Опыт работы в стартапе или небольшой продуктовой команде.
* Опыт с LangChain / LlamaIndex или собственными агентными пайплайнами.
* Опыт работы с векторными БД (Qdrant, pgvector, Weaviate и т.п.).
* Опыт fine-tuning моделей (LoRA, PEFT).
* Опыт работы с PostgreSQL, Docker, FastAPI.
* Опыт в HR-tech или задачах матчинга.

Мы предлагаем:

* Удаленка, гибкий график.
* Интересные задачи в области AI и автоматизации.
* Влияние на процессы и развитие продукта.

До встречи на собеседовании!

TL;DR
Formula grows through performance marketing, and the marketing stack behind that growth is built in-house. You’ll find the Marketing and Growth problems worth solving and take them to working products, from the first team interview to production.

Who We’re Looking For

• Someone who has worked inside marketing: ad platforms, creatives, funnels and attribution are familiar, and you understand why hourly campaign optimization matters.

• A product person who speaks in problems and outcomes, not shipped features. You frame every roadmap item as a bet on a metric and can name the metric behind your last three launches and what it did. You kill features. You talk about money as easily as about UX.

• An AI builder, self-directed. You have built something alone in the last six months with Claude Code, Cursor or LLM APIs, and it is in use. A v0 takes you hours, not sprints.

• Data fluency. You pull your own numbers (SQL, Amplitude or similar), read a retention curve, design a clean experiment, and know noise from signal.

What You’ll Be Doing

• Proactively identify and implement new martech solutions before they become bottlenecks — shaping the long-term vision of the domain and driving technical and product priorities.

• Learn how the marketing and growth teams actually work and find the bottlenecks they haven’t named yet.

• Choose how each problem gets solved — build it with AI, buy it, integrate it, or change the workflow — and define the MVP and the success metric before the first line of code.

• Scale what marketing can do without scaling the team: automate the operations that cap how many tests, creatives and campaigns we can run, and measure the effect in hours saved and ad performance gained.

• Connect the pieces into a pipeline — research → creative production → launch → optimization — replacing manual hand-offs with automation.

• Own what you ship after launch: adoption by the teams, reliability in production, iteration on real usage.

Must Have

• Practical martech, performance or growth marketing experience; you’ve worked with ad platforms and their APIs.

• Product experience in Marketing B2B SaaS or in-house martech teams: validated problems, measured impact.

• 5+ years in product and/or engineering, with hands-on experience building production services.

• Daily use of AI-assisted coding (Claude Code, Cursor, Codex or similar) to ship solutions, not just prototypes.

• Full-cycle autonomy: discovery → design → build → launch → measure, with minimal direction.

Nice to Have

• Experience at mobile app publishers (consumer subscriptions with high-volume user acquisition).

• Meta Marketing API and Google Ads API.

• LLM pipelines on data: classification, tagging, enrichment.

• Node.js/TypeScript or Python; deployment on Railway or similar.

What We Offer

1. Inspiring Mission: Help users live longer, healthier lives through innovative products.

2. Impact: Directly influence company growth with minimal bureaucracy.

3. Attractive Compensation: Competitive salary and comprehensive benefits package.

4. Work-Life Balance: Flexible working hours.

5. Professional Development: Tuition reimbursement.

6. Remote Work: Fully remote, with a preference for candidates within ±2 hours of CET.

7. Benefits: Health insurance, gym membership reimbursement, home office support.

8. A profitable company. 8 years old, no runway anxiety. Your bets are judged on results, not on the next round.

Нам не нужен узкий ML-исследователь. Мы ждем AI-first разработчика в проект «Чат-бот». Пишем на Python, но это не ограничение. Предстоит работать с LLM, будет круто, если успели получить коммерческий опыт в этом.

О проекте
Мы делаем умного чат-бота на базе LLM, который отвечает на вопросы пользователей. Его нужно довести до продакшена в трёх средах: в отдельном приложении, в Telegram и на действующем сайте в специальном режиме запросов.

Кого ищем
Нам не нужен узкий ML-исследователь, как уже упоминали. Сегодня сильный инженер с AI-инструментами решает задачи, на которые раньше требовалась отдельная команда, и мы ищем именно такого разработчика. Claude, Cursor и Copilot для него обычные рабочие инструменты, а незнакомую задачу он берёт и разбирается в ней сам.

Вы будете работать в паре с ведущим инженером команды, но как самостоятельный специалист со своей зоной ответственности. Задачи ставит руководитель направления, а как их решать, выбираете вы.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать чат-бота на базе LLM и встраивать его в приложение, Telegram и сайт
• Строить логику ответов: работать с промптами, контекстом, RAG и источниками данных
• Обеспечивать корректную работу бота на подготовленных данных и окружении
• Развивать функционал по обратной связи от пользователей
• Предлагать решения и улучшения, а не только выполнять задачи по списк

​​​​​​​​​​​​​​Что для нас важно

• Коммерческий опыт разработки от 5-6 лет, основной язык Python сейчас, но это не ограничение для соискателя. Разработчик геренераст тоже идеально подойдет при прочих равных.
• Вы активно используете AI в повседневной работе и можете рассказать, как именно
• Есть опыт работы с данными или ML в любом виде: пайплайны, аналитика, интеграция LLM по API, pet-проекты. Это не обязательно ваша основная специализация, но опыт имеется
• Умеете интегрировать решения в разные платформы через API, ботов и веб
• Вы ответственны по умолчанию: взятая задача будет сделана, а о проблемах мы узнаём от вас первыми
• Английский от B2: команда билингвальная

​​​​​​​​​​​​​​Будет плюсом, сообщите нам об этом

• Опыт дообучения моделей: Fine-Tuning, LoRA
• Опыт оптимизации LLM и инференса: скорость, качество, стоимость
• Практика с LangChain, RAG, агентами, векторными базами
• Опыт работы с большими объёмами данных
• Готовые чат-боты или pet-проекты, которые можно показать

• Что предлагаем

• Доход от $5 000 до $6 000 в месяц, выплаты ежемесячно
• Полностью удалённую работу
• Продукт с реальной аудиторией, где результат вашей работы виден сразу
• Сильную международную команду и минимум бюрократии
• Свободу в выборе инструментов и подходов
• Остальные подробности расскажем после отклике