Инженер машинного обучения
Лимассол, Тбилиси, Пафос
Мы разрабатываем и внедряем решения в области машинного обучения и искусственного интеллекта для целого ряда продуктов: ИИ-ассистенты, чат-боты для поддержки клиентов, интеллектуальная обработка данных, функции генеративного ИИ, рекомендательные системы, обнаружение спама, поиск и другие модули на базе ML.
Наша цель — создавать надежные ML- и AI-системы, которые решают реальные продуктовые задачи — от экспериментов и прототипирования до интеграции в продакшн и непрерывного улучшения.
Обязанности
- Проектирование и внедрение ML- и AI-модулей для различных продуктов, от экспериментов и прототипирования до интеграции в продакшн
- Создание решений на основе LLM и других ML/NLP подходов для обработки данных, генерации, поиска, ассистентов, ботов, агентов и автоматизации
- Выбор и оценка подходящих подходов — включая внешних поставщиков ИИ, модели с открытым исходным кодом или размещенные самостоятельно, а также традиционные ML/NLP методы
- Участие в архитектуре ML-решений, формирование технических подходов и инженерных стандартов
- Подготовка и обработка данных, обучение моделей, проведение A/B тестов и анализ результатов
- Мониторинг и улучшение производительности моделей, интерпретация поведения моделей и ключевых метрик
- Оценка качества AI-систем, анализ случаев сбоев и улучшение моделей, промптов, данных и архитектуры системы
- Сотрудничество с продакт-менеджерами, инженерами и аналитиками для уточнения требований, интеграции решений и оценки их влияния
- Работа с MLOps инфраструктурой: CI/CD, мониторинг, логирование, контейнеризация
Что делает вас идеальным кандидатом
- Более 3 лет опыта в ML-инженерии и создании готовых к продакшну ML-систем
- Глубокие практические знания в области NLP, LLM, AI-ассистентов и смежных областей AI/ML
- Опыт работы как с современными системами на основе LLM, так и с традиционными ML/NLP подходами, такими как классификация, ранжирование, поиск, семантическое сходство и извлечение информации
- Успешный опыт реализации комплексных ML-решений — от идеи и данных до продакшна и поддержки
- Уверенное владение Python/Go и опыт разработки продакшн-класса
- Опыт оценки ML/AI решений и понимание компромиссов в качестве, надежности, задержке и стоимости
- Твердые знания A/B тестирования и интерпретации результатов
- Опыт принятия архитектурных решений и стремление к совершенствованию инженерных практик
- Знакомство с инструментами, такими как Docker, Kubernetes, CI/CD системы, мониторинг (например, Prometheus, Grafana) и логирование
Будет плюсом
- Продуктовое мышление и понимание бизнес-метрик
- Опыт создания ML-систем реального времени и высоконагруженных систем
- Опыт работы с моделями с открытым исходным кодом или размещенными самостоятельно
- Знакомство с современными MLOps инструментами (например, MLflow, Airflow, Kubeflow)
- Опыт оценки UX в AI-управляемых взаимодействиях
Что мы предлагаем
- Гибкий график работы и гибридный формат работы
- Хорошо оборудованные офисы для сфокусированной и совместной работы
- Глобальная распределенная команда из более чем 500 профессионалов
- Обучение, наставничество и долгосрочный карьерный рост
- Поддержка при релокации и частное медицинское страхование
- Бонусы, основанные на результатах работы
- Доступ к TradingView Premium
- Регулярные командные мероприятия и общекорпоративные встречи
