Senior ML Engineer (Python, FastAPI)

Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в РФ и странах СНГ. №1 в рейтинге Лучших работодателей России три года подряд

Уже 16 лет мы работаем на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

Сейчас мы умощняем команду, которая занимается AI-инфраструктурой и внутренними AI-продуктами на уровне всей компании — не только и не столько для разработчиков, но и для юристов, HR, аналитиков, продактов и других команд.

Наша цель — разработать внутреннюю AI-платформу и набор инструментов, которые позволят сотрудникам безопасно и удобно использовать AI в своей ежедневной работе.

Наш стек и технологии:

Сейчас активно используем: Python, FastAPI / Flask, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, LightLLM, n8n, MCP, RAG, RagFlow

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать инфраструктурные сервисы для поддержки внутренних АИ сервисов (прокси, mcp, системы мониторинга, песочницы)

• Интегрировать AI инструменты в уже существующие инструменты

• Разрабатывать, тюнинговать и тестировать узкоспециализированных агентов

• Разрабатывать и поддерживать элементы единого инструментария для разработчиков

Что для нас важно:

• Хороший Python и опыт backend-разработки

• Умение делать production-ready сервисы, а не только прототипы

• Опыт агентской разработки (настраивал агентов, подключал mcp)

• Опыт работы с Kubernetes

• Готовность работать в зоне высокой неопределённости

• Инициативность и инженерное мышление

Будет плюсом:

• Опыт работы с TypeScript

И, самое приятное. Со своей стороны Иви обещает с первых дней:

• Официальное трудоустройство и конкурентную заработную плату. Мы аккредитованная ИТ-компания!

• Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савёловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом

• Гибридный формат работы (или желание переехать в Москву из регионов России)

• Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы

• Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем

• Заботу о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а ещё возможность получать консультации психолога от сервиса «Ясно»

• Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов

• Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

• Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви

Мы ищем руководителя, с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.

Обязанности:

• Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;

• Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;

• Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;

• Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;

• Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);

• Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;

• Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.

Требования:

• Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);

• Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;

• Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;

• Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
• Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
• Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);

• Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
• Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.

Будет плюсом:

• Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;

• Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;

• Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
• Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
• ДМС со стоматологией с первых недель работы.

Мы создаем AI-продукты, которые трансформируют работу маркетинга: от анализа исследований и клиентских инсайтов до интеллектуального копайлота, помогающего маркетологам работать с данными, документами, контентом и креативами.

Если вам интересно не просто подключать LLM по API, а понимать, как устроены современные AI-системы, проектировать их архитектуру и превращать возможности моделей в работающие продукты, — присоединяйтесь к нашей команде.

Обязанности

• разрабатывать AI-сервисы: от прототипа и выбора подхода до интеграции в существующий технологический ландшафт
• проектировать взаимодействие LLM с инструментами, данными, API и другими сервисами
• развивать AI-копайлота для маркетинга: работу с документами и презентациями, генерацию контента, поиск и анализ информации
• исследовать новые LLM, существующие фреймворки и инструменты и определять, где они могут дать практический эффект в продукте
• проектировать подходы к оценке качества AI-систем, проводить эксперименты и улучшать решения на основе результатов
• участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и агентных систем на базе современных LLM.

Требования

• высшее образование
• опыт разработки на Python и опыт промышленной разработки AI/ML-систем от 3х лет
• глубокое понимание того, как устроены современные LLM-системы: inference, context management, tool/function calling, structured output, caching, embeddings, RAG и agentic workflows
• хорошее понимание system design: архитектуры современных приложений и сервисов, интеграционных паттернов, API, очередей, хранилищ, кэширования и подходов к построению систем
• практический опыт создания продуктов и сервисов на базе LLM
• опыт интеграции LLM в существующие системы и работы с внешними и внутренними API
• опыт работы с векторным поиском и базами данных (Elastic, Chroma, Weaviate или аналоги)
• навыки работы с LLM serving engines (vLLM, ollama, sglang)
• понимание подходов к evaluation LLM-систем и способность превращать субъективное «работает хорошо» в измеримые критерии качества
• особенно важно продуктовое мышление: способность работать с разного уровня проработки требованиями, самостоятельно прорабатывать детали решения, предлагать варианты реализации, быстро проверять гипотезы и вместе с владельцем продукта находить объективные критерии качества AI-продукта

Будет плюсом:

• опыт создания AI-ассистентов, копайлотов или агентных систем для B2B/enterprise-сценариев
• опыт работы с LangGraph, LangChain, LlamaFactory, Unsloth или аналогичными инструментами
• понимание маркетинговых процессов и задач маркетинга
• публикации, open-source или собственные AI-проекты.

Условия

• гибридный формат работу, офис на Кутузовском д.32
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.