ML Engineer — Production LLMs & Agent Systems (Remote)

HireHi; United States; Hybrid; USD 102,000 - 170,000; Full time

Benefits offered by this job

Equity

Remote-friendly

Job summary

Wave Group ищет опытного ML-инженера для переноса идей моделей в продакшн: проектирование, обучение, развёртывание и итерации. Вы будете улучшать модели для оценки ставок и поддержки закупочных решений на основе больших данных о ценах.

Также вы займётесь ранжированием, поиском и системами подбора поставщиков, а ещё — агентной архитектурой для многошагового рассуждения. Требуется 4–5 лет опыта и сильное владение Python, PyTorch, LLМ и RAG.

Qualifications

• 4–5 лет опыта построения, обучения и внедрения ML-моделей в продакшн.
• Опыт работы с классическим ML и глубоким обучением.
• Свободный владение современным ML-фреймворком, желательно PyTorch.
• Опыт создания ранжирования, поиска, рекомендаций или предсказания цены.
• Сильный Python и умение писать чистый продакшн-код.
• Глубокий практический опыт разработки и развёртывания LLМ и агентских систем, включая RAG, мультитейковое рассуждение и оценки.
• Опыт проведения оффлайн-метрик и онлайн A/B тестов.
• Способность переносить исследовательский код в продакшн-фичи.
• Ориентация на продукт и умение определить, что строить.

Responsibilities

• Переводить идеи моделей в продакшн: проектирование, обучение, внедрение и итерации.
• Улучшать модели для оценки ставок и принятия закупочных решений на основе миллионов данных о ценах.
• Разрабатывать и улучшать ранжирование, поиск и системы подбора поставщиков.
• Проектировать оффлайн-оценки, проводить онлайн A/B тесты и оптимизировать показатели.
• Строить агентную систему для координации многошагового рассуждения при тендерных задачах.
• Давать код и модели в продукт: backend-сервисы, API, интеграция в веб-приложение на TypeScript.
• Поддерживать продакшн ML- и AI-системы через мониторинг и улучшения.

Skills

Python

PyTorch

LLM systems

RAG

Multi-step reasoning

Tools

GCP

AWS

Job description

Wave Group ищет опытного ML-инженера для переноса идей моделей в продакшн: проектирование, обучение, развёртывание и итерации. Вы будете улучшать модели для оценки ставок и поддержки закупочных решений на основе больших данных о ценах.

Также вы займётесь ранжированием, поиском и системами подбора поставщиков, а ещё — агентной архитектурой для многошагового рассуждения. Требуется 4–5 лет опыта и сильное владение Python, PyTorch, LLМ и RAG.