RAG Systems AI Engineer - Multimodal Production ML (Remote)

Чернышов Григорий Васильевич; United States; Hybrid; USD 120,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

Remote или гибридный формат

Ежегодный пересмотр зарплаты

Обучение за счёт работодателя

Библиотека/доступ к онлайн-ресурсам

Job summary

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

Responsibilities

• 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

Job description

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.