Senior ML Engineer

Проектирование и разработка сервисов, использующих технологии ИИ.
Оптимизация производительности ИИ-сервисов и связанных с ними компонентов.
Участие в проектировании и поддержке инфраструктуры для развертывания ИИ-моделей.
Обеспечение масштабируемости и отказоустойчивости ИИ-сервисов.
Изучение новых технологий и методов в области ИИ и их потенциального применения в существующих системах.
Прототипирование инновационных решений для улучшения эффективности ИИ-сервисов.
Управление ML инженерами, организация эффективного процесса разработки и развертывания ИИ-сервисов.
Предполагается коллаборация и коммуникация с: MLOps и DevOps инженеры, архитекторы и разработчики смежных ИС и ИИ-сервисов, служба тестирования ИИ-сервисов, службы эксплуатации ИТ инфраструктуры.​​​

Образование и квалификация:

- Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных дисциплин.
- Ученая степень или профессиональная сертификации в области ИИ и анализа данных будут преимуществом.
- Не менее 3-5 лет опыта разработки на python, желательно фокусом на применение технологий ИИ.
- Успешный опыт реализации проектов c ИИ составляющей.

Технические навыки:

Профессиональное владение Python, включая асинхронное программирование, типизацию, ООП и оптимизацию кода.
Понимание принципов микросервисной архитектуры, разработки и поддержки микросервисов, принципов работы REST API, владение FastAPI.
Уверенное владение Linux-системами, опыт настройки и разработки bash-скриптов, понимание сетевых протоколов (HTTP/HTTPS, WebSocket, gRPC).
Умение проектировать REST/gRPC-интерфейсы для интеграции ИИ-сервисов с корпоративными ИС (ERP, CRM, BI и тп).
Опыт работы с библиотеками: PyTorch, Pandas, NumPy, scikit-learn.
Опыт работы с RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, Git, CI/CD, Docker и Docker-compose, Kubernetes, nginx, Prometheus, Grafana, ELK.
Знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД.

Будет плюсом:
Опыт работы с нереляционными базами: NoSQL (MongoDB или аналоги), векторные БД (ChromaDB, FAISS или аналоги).
Знание Helm, Ingress, Service Mesh.
Понимание принципов и методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Опыт оптимизации ресурсов для ИИ сервисов (кеширование, пакетная обработка, асинхронное выполнение).
Опыт настройки технического мониторинга: latency, error rate, throughput (Prometheus, Grafana, ELK).
Опыт работы с другими языками программирования (C/C++, Go, Rust, Java).
Участие в open-source проектах или наличие публичного GitHub-профиля с примерами кода.

Командная работа и коммуникации:
Умение работать в мультидисциплинарной команде (ML-инженеры, Backend-инженеры, дата-сайентисты, DevOps, MLOps).
Умение проводить код-ревью, делиться знаниями.
Умение вести технические обсуждения и принимать архитектурные решения.
Способность самостоятельно принимать решения и нести ответственность за результат.
Аналитическое мышление, способность быстро осваивать новые технологии и обосновывать принимаемые решения.

• Аккредитованная IT- компания: кандидатам доступна IT-ипотека и отсрочка от военной службы;
• Оформление согласно ТК РФ;
• Размер заработной платы обсуждается по результатам собеседования (полностью белая зп);
• График 5/2, гибкое начало дня;
• Поощряем самообразование и профессиональный рост.