Machine Learning Engineer

Russia16 days ago

Details

Work format

Remote

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

Some conditions are hidden to comply with employment law

About the role

We are looking for a Machine Learning Engineer with strong Python and backend development skills, practical experience with LLMs, and mandatory AWS knowledge.

Responsibilities

The main task is to develop AI/ML solutions, integrate LLMs into existing applications, internal services, and business processes, as well as ensure their testing, deployment, and support in the production environment. The team focuses on LLM-based solutions, including RAG, vector search, embeddings, and model adaptation. Understanding the ML model lifecycle and MLOps principles, experience with Docker, and basic Kubernetes knowledge are important. Deep expertise in DevOps and experience developing AI agents are not required. The infrastructure and production deployment are handled by a separate team. However, the specialist should be able to independently run and test solutions locally.

Requirements

Python, Backend Development: confident command of Python, experience in developing APIs and internal services
Machine Learning / LLM: understanding of ML and model lifecycle, practical experience integrating LLMs into applications
AWS: mandatory experience with AWS cloud services
Generative AI: OpenAI, AWS Bedrock, or Google Gemini
RAG and Vector Search: embeddings, retrieval, LLM evaluation and optimization
MLOps: understanding of model development, testing, deployment, and monitoring processes
Infrastructure: Docker, basic Kubernetes knowledge
Backend Technologies: databases, asynchronous programming, concurrent task execution, authentication, and authorization

Nice to have

Model Adaptation: fine-tuning will be an advantage
LangChain, LangGraph
MLflow, Kubeflow, SageMaker
Kafka, Redis, and other distributed system technologies

Benefits

Employment: full-time | Format: remote | Project: long-term Start: ASAP | Candidate Location: : Russian Federation

Занятость: полная | Формат: удалённо | Проект: долгосрочный Старт: ASAP | Локация кандидата: РФ

Описание вакансии Ищем Machine Learning Engineer с сильными навыками Python и backend-разработки, практическим опытом работы с LLM и обязательным знанием AWS. Основная задача — разработка AI/ML-решений, интеграция LLM в существующие приложения, внутренние сервисы и бизнес-процессы, а также обеспечение их тестирования, развёртывания и поддержки в production-среде. Команда фокусируется на LLM-based решениях, включая RAG, векторный поиск, эмбеддинги и адаптацию моделей. Важны понимание жизненного цикла ML-моделей и принципов MLOps, опыт работы с Docker и базовые знания Kubernetes. Глубокая экспертиза в DevOps и опыт разработки AI-агентов не требуются. Инфраструктурой и production-развёртыванием занимается отдельная команда. При этом специалист должен уметь самостоятельно запускать и тестировать решения локально. Ключевые требования

Python, Backend Development: уверенное владение Python, опыт разработки API и внутренних сервисов.
Machine Learning / LLM: понимание ML и жизненного цикла моделей, практический опыт интеграции LLM в приложения.
AWS: обязательный опыт работы с облачными сервисами AWS.
Generative AI: OpenAI, AWS Bedrock или Google Gemini.
RAG и векторный поиск: embeddings, retrieval, оценка и оптимизация LLM.
Адаптация моделей: fine-tuning будет преимуществом.
MLOps: понимание процессов разработки, тестирования, развёртывания и мониторинга моделей.
Инфраструктура: Docker, базовые знания Kubernetes.
Backend-технологии: базы данных, асинхронное программирование, конкурентное выполнение задач, аутентификация и авторизация. Будет преимуществом
LangChain, LangGraph.
MLflow, Kubeflow, SageMaker.
Kafka, Redis и другие технологии распределённых систем.