Machine learning Engineer

Machine learning Engineer Skills: Kubernetes, Apache Airflow, Redis, Prometheus, LLM, NLP, A/B тестирование, Python Description: Обязанности: Разработка ИИ ассистентов, функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ идей. входящих в ИИ инкубатор: практические познания в NLP, запуск на гпу\цпу контенейризация jenkins векторные базы и эмбедеры для RAG function calling kserve bert образные модели работа с эвристиками опыт в квантинизации ллм Требования: Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. Уверенное владение SQL Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.Обязательные требования• Владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. Владение SQL. Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.