Ведущий ML-инженер

О вакансии

Чем предстоит заниматься

Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация; Строить и оркестрировать агентов: tool-calling, function calling, циклы агентов, интеграция с внешними системами; Выкатывать LLM- и NLP-сервисы в прод как REST-сервисы (FastAPI/KServe), обеспечивать отказоустойчивость и наблюдаемость; Работать с батч-пайплайнами (Airflow/Argo, PySpark); Настраивать оценку качества RAG/агентов и регрессионные тесты ответов; Сопровождать модели в Kubernetes: деплой, мониторинг, алерты.

Наши пожелания к кандидатам

От 2 лет опыта коммерческой разработки на Python + реальный опыт с RAG/агентами; Знание Python 3.10+ на уровне уверенного бэкенда: asyncio, pydantic, FastAPI, тесты; Опыт построения RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация; Навыки работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, FAISS, pgvector — хотя бы одна); Оркестрация агентов: LangGraph / LlamaIndex / собственные циклы, tool-calling; Промпт-инжиниринг, работа с контекстом, борьба с галлюцинациями; Оценка качества RAG/агентов: метрики ретрива, groundedness, evals; Опыт Внедрение ML-моделей как сервисов (FastAPI/KServe, Seldon) Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins (CI/CD), Git, code review Kafka, Airflow и/или Argo Workflows MLflow (эксперименты, реестр моделей).

Что мы предлагаем

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования; Удаленный формат работы; Сложные и интересные задачи, современный стек технологий; Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни; Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий; Предложения от Банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины.