Обязанности:

• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL)
• Подготовка и обработка данных (ETL, feature engineering) для обучения моделей
• Развертывание AI/ML-решений в production (Docker, Kubernetes, облачные платформы)
• Оптимизация производительности моделей (ускорение инференса, квантование, дистилляция)
• Разработка ML-пайплайнов (Airflow, Kubeflow, MLflow)
• Интеграция AI-решений в бизнес-процессы и продукты компании
• Взаимодействие с разработчиками и аналитиками
• Мониторинг и поддержка работающих ML-моделей

Требования:

• Опыт работы в AI/ML от 3 лет
• Глубокие знания Python и ML-библиотек (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
• Опыт работы с данными (Pandas, NumPy, SQL/NoSQL)
• Знание методов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация)
• Опыт развертывания моделей (MLOps, CI/CD для ML)
• Понимание Docker, Kubernetes для контейнеризации моделей
• Базовые знания Linux и командной строки

Будет плюсом:

• Опыт в NLP (трансформеры, LLM, RAG) или CV (OpenCV, YOLO, Stable Diffusion)
• Работа с Model Context Protocol (MCP) или аналогичными системами управления контекстом ML-моделей.
• Знание Rust/C++ для высокопроизводительных вычислений
• Опыт работы с векторными базами данных или соответствующими расширениями (ChromaDB, FAISS, MongoDB, PGVector, Milvus)

Условия:

• Гибкий график / удалённая работа
• Современный стек технологий и интересные проекты