ML Specialist (Generative AI)

Ищем техлида AI/ML, который с одной стороны построит внутреннюю self-service платформу для разработки, запуска и эксплуатации корпоративных AI-решений, а с другой — станет техническим лидом крупных кросс-функциональных AI-инициатив внутри компании.

Сегодня внутренние AI-проекты в компании реализуются, но достаточно медленно и не системно. Цель роли — изменить этот подход: дать бизнес-подразделениям (бухгалтерия, продажи, дизайн и т.д.) единую платформу, где они смогут сами создавать и запускать агентов под общие процессы — без командной строки, в понятном интерфейсе, с текстовым описанием задачи.

Система, шаблоны и AI-помощь, чтобы команды запускали решения самостоятельно, а техлид выступал как AI-гуру и технический лидер: помогал бизнес-заказчикам сформулировать задачу и понять, где агент действительно уместен, а где нет; предлагал архитектуру и инструменты; показывал, как не плодить десятки локальных решений, а приходить к одному централизованному агенту на сквозной процесс; и оставался точкой экспертизы, к которой приходят за советом, а не за готовым кодом

Обязанности:

• Создать и развивать единое AI-пространство (AI Workspace) для повседневной работы сотрудников: удобный интерфейс взаимодействия с AI-агентами, самостоятельное подключение корпоративных систем (Confluence, Jira, Figma и др.), настройка агентов и управление их возможностями;
• Отвечать за техническую реализацию внутренних AI-инициатив (повышение эффективности продаж, автоматизация и улучшение качества техподдержки, Customer Success и др.) от прототипа до production — определять возможности и ограничения AI, создавать прототипы, проектировать целевую архитектуру и механизмы интеграции, выстраивать пайплайны оценки качества и мониторинга;
• Работать с внутренними командами разработки (AI/ML, Backend, Data Engineering, архитектура, DevOps, кибербезопасность) — формировать технические требования, декомпозировать задачи и вместе реализовывать решения;
• Формировать инженерные практики и AI-экспертизу среди сотрудников компании.

Требования:

• Практический опыт проектирования и разработки сложных AI/Backend-систем, включая построение API, интеграций и переиспользуемых компонентов;
• Понимание принципов построения платформенных и self-service решений: масштабируемая архитектура, управление доступами, CI/CD, оркестрация, безопасность, мониторинг и observability;
• Опыт технического лидерства кросс-функциональных инициатив: формирование технического видения и архитектуры, декомпозиция, принятие технических решений и координация команд разработки;
• Глубокое понимание архитектуры и принципов работы современных AI/LLM-систем: агентные системы, управление контекстом и памятью, инструменты и скиллы, MCP, structured outputs, RAG, prompt engineering, методы оценки качества, управление cost/latency;
• Практический опыт разработки и вывода в production решений на базе ML/LLM, уверенное владение Python, опыт работы с популярными LLM-фреймворками (LangGraph, LangChain или аналоги) и различными LLM;
• Умение быстро разбираться в новых бизнес-процессах и технологиях, самостоятельно формировать технические решения и доводить их от идеи до работающего продукта;
• Желание быть драйвером внедрения и масштабирования AI, развития инженерных практик и AI-экспертизы в компании.

Будет плюсом:

• ​​​Опыт создания корпоративных AI-ассистентов и агентных платформ, интеграции агентов с внешними системами и инструментами;
• Опыт создания и сопровождения центров компетенций, обучения сотрудников и распространения лучших практик;
• Опыт автоматизации внутренних бизнес-процессов, в том числе с использованием process mining.

Условия:

• Возможность выбора места работы: удаленно или из офиса.
• Гибкий график рабочего дня.
• Оформление в соответствии с ТК РФ, «белая» заработная плата, выплачиваемая точно в срок.
• Корпоративное ДМС с первого месяца работы (решаем вопросы со здоровьем быстро и удобно).
• Возможность профессионального развития, обучение за счет компании, участие в специализированных конференциях.

Новые Телеком Решения - это разработчик ПО и производитель телекоммуникационного оборудования для операторов связи.

В Направление AID (автоматизация, интеграция, деплой) открыта вакансия Team Lead ML.

Мы работаем над внутренними продуктами, у нас понятный roadmap и большие планы на будущее.

Обязанности:

• Стратегия и исследования: организация исследований применения LLM для задач разработки ПО (генерация кода, тестов, документации, рефакторинг); анализ и пилотирование Open Source LLM-моделей и фреймворков (RAG, fine-tuning) с оценкой применимости в production; определение технической стратегии интеграции LLM-решений с существующими сервисами (API, гейтвеи, авторизация, мониторинг)

• Инструменты и автоматизация: внедрение LLM-агентов в CI/CD (генерация юнит-тестов, SAST); разработка инструментов автоматизированного Code Review с использованием LLM; создание и поддержка RAG-систем для технической документации (контекстный поиск, ответы на вопросы)

• Анализ и мониторинг: обработка и анализ логов (Opensearch) для выявления проблем в коде и инфраструктуре; мониторинг производительности моделей, метрик дрейфа данных и качества предсказаний (Prometheus, Grafana, Opensearch); постановка гипотез и проектирование экспериментов с LLM

• Безопасность: обеспечение безопасности ML-систем (защита от data poisoning, adversarial examples, контроль доступа)

• Команда и процессы: управление приоритетами и загрузкой команды, мотивация и развитие сотрудников; формирование и поддержка road-map в соответствии с бизнес-целями; участие в код- и архитектурных ревью; взаимодействие со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками; работа по Agile (Scrum, Kanban); формирование культуры качества кода, автоматизации и непрерывного улучшения процессов.

Ожидания от кандидата:

• Релевантный опыт работы 3-5 лет
• Языки и фреймворки: Python, C++ / Go (на уровне чтения, модификации и код-ревью)
• Инфраструктура: Linux, Docker, Kubernetes, Kubeflow / Airflow
• ML Ops: TensorFlow / PyTorch, Transformers, LangChain / LlamaIndex, основы работы с моделями (fine-tuning, RAG), векторные БД (Chroma, Qdrant, Milvus), MLflow / Weights & Biases, FastAPI, Flask
• Мониторинг: Prometheus, Grafana, VictoriaLogs, VictoriaMetrics
• Системы анализа: Opensearch / Elasticsearch, инструменты статического (SonarQube, Semgrep) и динамического анализа (Valgrind, ASan, OWASP ZAP).
• Инструменты: GitLab CI, Jira/Xray
• Другое: Git, SQL, основы ML-алгоритмов, ETL/ELT-процессы.

Мы предлагаем:

• Развитие: неограниченный профессиональный рост, команда экспертов, внутреннее и внешнее обучение

• Надежность: официальное оформление по ТК РФ в аккредитованной ИТ компании, достойный уровень заработной платы, социальные гарантии

• Забота: ДМС, оплата 10 календарных дней нетрудоспособности в году в размере 100% заработка, релокационный бонус

• Комфорт: гибкое начало рабочего дня, гибридный график работы. Работа в любом из городов присутствия: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород.

Привет!

Мы – компания Лайв Тайпинг. Уже более 14 лет создаём мобильные приложения и веб-сервисы для наших клиентов. Мы сотрудничали с такими известными брендами, как Sephora, ИЛЬ ДЭ БОТЭ, PepsiCo, Samsung, Mastercard.

Входим в топ-20 лучших мобильных разработчиков России.

Ищем ML-инженера для работы на разнообразных проектах по аутстаф-модели.

Ты нам подходишь, если:

• Ты имеешь 5+ лет опыта разработки ML-решений и вывода моделей в production
• Уверенно владеешь Python и ML-стеком: NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow
• Разрабатывал production-ready ML-сервисы и API на Python (FastAPI / Flask)
• Имеешь опыт полного цикла разработки ML-решений: подготовка данных, обучение, валидация, deployment и мониторинг моделей
• Знаешь классические ML-алгоритмы, градиентный бустинг, нейронные сети и Transformers
• Имеешь опыт работы с одним или несколькими направлениями:
  • NLP / LLM / Generative AI
  • Recommendation Systems
  • Computer Vision
  • Predictive Modeling
• Работал с SQL и хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse, NoSQL)
• Имеешь опыт построения ML-пайплайнов и автоматизации экспериментов

Будет плюсом:

• Опыт работы с LLM, RAG, embeddings, vector databases (Qdrant, FAISS, PGVector)
• Опыт работы с MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow или аналогичными MLOps-инструментами
• Опыт работы с Docker и Kubernetes
• Опыт работы с облачными платформами AWS, Yandex Cloud, GCP, Azure
• Опыт работы с Apache Spark / PySpark

Преимущества работы с нами:

• Гибкий график и работа на удалёнке
• Мы берем на себя все заботы по поиску проекта, общения с заказчиком и оплате
• Возможность совмещать с другими проектами
• Возможность взять следующий проект, если нам понравится сотрудничать друг с другом
• Заботливое сопровождение твоей работы на проекте на всех этапах

Буду рада твоему отклику и постараюсь дать обратную связь как можно скорее :)

HR Вика