ml инженер для строительных процессов

HireHi; United States; Remote; USD 120,000 - 210,000; Full time

Benefits offered by this job

Спортивный зал

Зоны отдыха и сна в офисе

Образовательные программы СберУниверсി

ДМС с семейной страховкой

Корпоративная пенсия

Ипотека со скидкой

Job summary

HireHi ищет инженера ML/AI для разработки экосистемы автономных LLM-агентов с нуля под бизнес-задачи в строительной индустрии.

Вы будете дообучать модели, строить RAG-системы, внедрять MLOps, проектировать промпты и управлять инференсом, работая с GPT-family, LLaMA и Kandinsky.

Qualifications

• Опыт 3+ лет ML/AI в промышленной эксплуатации.
• Глубокие знания Python.
• Опыт работы с моделями GPT-family, LLaMA/Mistral, Kandinsky.
• Экспертиза в классических RAG-пайплайнах и дообучении моделей.
• Опыт внедрения MLOps: MLflow, Kubeflow, оркестрация контейнеров.

Responsibilities

• Проектировать архитектуру автономных LLM-агентов под бизнес-задачи.
• Дообучать модели под специфику строительства и сервисов.
• Строить RAG-системы для извлечения знаний из документов.
• Внедрять MLOps: мониторинг, A/B-тесты, оптимизация задержки инференса.
• Писать сложные цепочки промптинга и управлять контекстом в мультиагентных сценариях.

Skills

Python

PyTorch

TensorFlow

GPT-family models

LLaMA/Mistral

Kandinsky

RAG-пайплайны

Промпт-дизайн

MLOps

MLflow

Kubeflow

FastAPI

Tools

MLflow

Kubeflow

FastAPI

Job description

Описание

Команда строит с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации процессов Блока строительства и формирует ядро новой команды.

Задачи

• Проектировать архитектуру автономных LLM-агентов под бизнес-задачи;
• Дообучать фундаментальные модели LLM/Vision под специфику строительства и внутренних сервисов;
• Строить корпоративные RAG-системы для извлечения знаний из неструктурированных документов;
• Внедрять практики MLOps, включая мониторинг качества, A/B-тесты новых версий моделей и оптимизацию задержки и стоимости инференса;
• Писать сложные цепочки промптинга и управлять контекстом в мультиагентных сценариях.

Требования

• От 3 лет опыта работы в ML/AI в промышленной эксплуатации;
• Глубокое знание Python;
• Глубокое знание PyTorch или TensorFlow;
• Опыт работы с моделями GPT-family, LLaMA/Mistral, Kandinsky или аналогами;
• Экспертиза в построении классических RAG-пайплайнов, дообучении моделей и продвинутом проектировании промптов;
• Опыт внедрения практик MLOps, включая MLflow, Kubeflow и оркестрацию контейнеров;
• Будет плюсом понимание работы баз данных и умение проектировать API на FastAPI.

Условия

• Офис класса А у метро «Кутузовская»;
• Ежегодный пересмотр зарплаты;
• Корпоративный спортзал, зоны отдыха и сна в офисе;
• Доступ к более чем 400 образовательным программам СберУниверситета;
• Расширенный ДМС с первого дня, льготное страхование семьи и корпоративная пенсия;
• Льготная ипотека с дисконтом по кредиту, равным 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• Бесплатная подписка СберПрайм на троих близких;
• Бонус за рекомендацию друзей в команду Сбера.