AI engineer for RAG systems

Чернышов Григорий Васильевич; United States; Hybride; USD 120 000 - 190 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Remote или гибридный формат

Ежегодный пересмотр зарплаты

Обучение за счёт работодателя

Библиотека/доступ к онлайн-ресурсам

Résumé du poste

Компания Чернышов Григорий Васильевич ищет инженера по данным и ML с опытом от 3 лет. В задачи входит разработка production-сервисов, бизнес-логики и мультимодальных ETL/ELT-пайплайнов для DS-решений.

Кандидату потребуется знание статистики, опыт работы с табличными данными и временными рядами, а также умение строить асинхронные и многопоточные приложения, интегрировать ML-модели и обеспечивать устойчивость систем.

Qualifications

• Опыт в DA и ML от 3 лет
• Хорошее владение математической статистикой
• Понимание принципов классических ML алгоритмов
• Опыт работы с табличными данными и временными рядами
• Опыт решения задач кластеризации, регрессии, классификации
• Опыт работы с XGBoost, CatBoost, LightGBM
• Умение писать промышленный код
• Умение планировать работу и оценивать силы
• Практический опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio)
• Умение строить отказоустановившие системы с rate limiting и circuit breaker
• Опыт тестирования ML-систем и оценки качества LLM/RAG по golden datasets
• Будет плюсом: опыт в промышленности

Responsabilités

• разработка production-сервисов и бизнес-логики
• мультимодальные ETL/ELT пайплайны для DS-решений
• перевод прототипов в сервисы с многопоточностью, batching и кэшированием
• интеграция CV/NLP/ML-моделей через vLLM, SGLang, PyTorch, ONNX
• оптимизация инференса на GPU
• построение RAG-систем (включая мультимодальные): chunking, эмбеддинги, индексация, retrieval
• написание промптов для агентов, настройка Guardrails
• проведение бенчмарков и нагрузочных тестов
• внедрение CI/CD, мониторинга и безопасности

Description du poste

Описание

Описания нет

Задачи

разработка production-сервисов, бизнес-логики и мультимодальных ETL/ELT-пайплайнов продуктовая разработка DS-решений: перевод прототипов в сервисы с многопоточностью, batching и кэшированием интеграция CV/NLP/ML-моделей (каскады) через vLLM, SGLang, PyTorch, ONNX; оптимизация инференса на GPU построение RAG-систем (включая мультимодальные): chunking, эмбеддинги, индексация, retrieval написание промптов для агентов, настройка Guardrails, проведение бенчмарков и нагрузочных тестов технический ресерч ML/AI-инструментов, внедрение CI/CD, мониторинга и безопасности.

Требования

Опыт в DA и ML от 3-х лет; Хорошее владение мат. статистикой; Понимание принципа работы основных алгоритмов классического ML; Опыт работы с табличными данными, временными рядами; Опыт решения задач кластеризации, регрессии, классификации; Опыт работы с xgboost/catboost/lightgbm; Умение писать промышленный код; Умение самостоятельно строить план работы и оценивать свои силы; необходим практический опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio); умение строить отказоустойчивые системы с применением rate limiting, circuit breaker и обеспечением идемпотентности; обязателен опыт тестирования ML-систем и оценки качества LLM/RAG на основе golden datasets; Будет плюсом: опыт работы в промышленности.

Условия

Удалённый или гибридный формат работы; ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия; корпоративный спортзал и зоны отдыха; Возможность обучения за счет работодателя; Поддержка от компании в жизненно важных событиях; Бесплатный доступ к электронной библиотеке.