Ведущий ML-инженер

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и развивать RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация.
• Строить и оркестрировать агентов: tool-calling, function calling, циклы агентов, интеграция с внешними системами.
• Выкатывать LLM- и NLP-сервисы в прод как REST-сервисы (FastAPI/KServe), обеспечивать отказоустойчивость и наблюдаемость.
• Работать с батч-пайплайнами (Airflow/Argo, PySpark).
• Настраивать оценку качества RAG/агентов и регрессионные тесты ответов.
• Сопровождать модели в Kubernetes: деплой, мониторинг, алерты.

Наши пожелания к кандидатам:

• От 2 лет опыта коммерческой разработки на Python + реальный опыт с RAG/агентами.
• Знание Python 3.10+ на уровне уверенного бэкенда: asyncio, Pydantic, FastAPI, тесты.
• Опыт построения RAG-пайплайнов: чанкинг, эмбеддинги, ретрив, ранжирование, генерация.
• Навыки работы с векторными БД (Qdrant, Milvus, FAISS, pgvector — хотя бы одна).
• Оркестрация агентов: LangGraph / LlamaIndex / собственные циклы, tool-calling.
• Промпт-инжиниринг, работа с контекстом, борьба с галлюцинациями.
• Оценка качества RAG/агентов: метрики ретрива, groundedness, evals.
• Опыт внедрения ML-моделей как сервисов (FastAPI/KServe, Seldon), Kubernetes, Docker, Helm, Jenkins (CI/CD), Git, code review, Kafka, Airflow и/или Argo Workflows, MLflow (эксперименты, реестр моделей).

Что мы предлагаем:

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования.
• Удаленный формат работы.
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий.
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни.
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданиям.
• Предложения от банка только для сотрудников: собственный спортзал, а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, рестораны, бары, магазины.