AppFollow — это платформа для управления отзывами и ASO для приложений.
AppFollow — это платформа для управления отзывами и ASO для приложений. Наша основная цель — упростить повседневную рутину разработчиков приложений, продакт-менеджеров, маркетинговых команд, службы поддержки и т. д. AppFollow помогает собирать и управлять данными ваших приложений и игр, повышать средний рейтинг приложений, улучшать позиции в магазинах приложений и лояльность пользователей.
Рейтинги и отзывы — наши основные данные, а ИИ — это то, как мы превращаем их в ценность для наших клиентов, помогая автоматизировать рутинную работу с отзывами пользователей и экономить время: категоризация отзывов, суммаризация отзывов, ответы, сгенерированные ИИ, семантический поиск, обнаружение аномалий и аналитика диалогов.
Эта полностью удаленная позиция для Senior AI Engineer, который будет отвечать за эти возможности от начала до конца: от исследований и прототипирования до продакшена. Вы будете работать как с коммерческими LLM, так и с open-source моделями, создавать пайплайны обучения и оценки, а также внедрять ML-функции, используемые по всему миру командами разработчиков приложений и игр, а также всеми, кто работает с цифровыми отзывами пользователей.
О роли
- Отвечать за AI/ML-функции от начала до конца: исследования, прототипирование, продакшен, мониторинг и итерации
- Проектировать и создавать LLM-функции на основе данных отзывов и рейтингов: категоризация отзывов, суммаризация, генерация ответов, семантический поиск, обнаружение аномалий, сценарии с использованием агентов и диалогов
- Работать с коммерческими LLM API (OpenAI, Anthropic, Google), а также с open-source моделями (Llama, Mistral, Qwen и т. д.): выбор модели, адаптация, fine-tuning и развертывание
- Создавать и поддерживать пайплайны для обучения моделей, fine-tuning и оценки качества: наборы данных, метрики, офлайн-оценки, LLM-as-a-judge, A/B-тесты
- Разрабатывать RAG и возможности семантического поиска: эмбеддинги, векторные хранилища, качество поиска
- Оптимизировать качество, задержку и стоимость LLM inference в продакшене
- Отслеживать новейшие разработки в области NLP/LLM, проводить эксперименты и POC, и превращать перспективные идеи в продуктовые функции
- Сотрудничать с бэкенд, продуктовой и платформенной командами; вносить вклад в общую архитектуру системы; писать эффективный, тестируемый, безопасный и документированный код
О вас
- 5+ лет опыта разработки ПО; уверенное владение Python в продакшене (asyncio)
- 3+ года практического опыта в ML/NLP с моделями, внедренными в продакшен
- Практический опыт работы с LLM: prompt engineering, RAG, fine-tuning open-source моделей (LoRA/PEFT), работа как с коммерческими API, так и с self-hosted моделями
- Опыт построения процессов оценки качества моделей: метрики, наборы данных для оценки и пайплайны, A/B тестирование
- Уверенное владение экосистемой PyTorch и Hugging Face (transformers, datasets, PEFT)
- Опыт разработки API с использованием FastAPI
- Уверенные навыки SQL (MySQL или PostgreSQL), опыт работы с ORM-фреймворками (предпочтительно SQLAlchemy)
- Опыт юнит-тестирования (pytest)
- Английский язык на уровне Upper-intermediate или выше
Будет плюсом
- Опыт продакшен-развертывания open-source LLM (vLLM, TGI, Triton) и работы с GPU-инфраструктурой
- Опыт работы с векторными базами данных (например, pgvector)
- Опыт работы с фреймворками для агентов и оркестрации (LangChain, LangGraph) и инструментами оценки/наблюдаемости (MLflow, Langfuse)
- Опыт работы с пайплайнами обработки данных и автоматизации (например, Airflow, Prefect)
- Опыт работы с облачными сервисами (AWS), NoSQL базами данных (MongoDB), брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka)
- Классический ML/NLP бэкграунд (классификация текстов, кластеризация, тематическое моделирование)
- Контрибьюции в open-source, публикации или pet ML-проекты, которыми вы гордитесь
Что мы предлагаем
- Полная удаленная работа. Хотя вы всегда можете провести время с нами на ежемесячных общих собраниях в наших хабах: Хельсинки, Белград, Тбилиси, Батуми, Ереван
- Оплачиваемый отпуск и больничные. Возьмите время, которое вам нужно, чтобы оставаться мотивированным, заряженным и сбалансированным. По предварительной договоренности вы можете взять выходные по особым случаям
- Щедрый пакет социальных льгот, включая медицинскую страховку, компенсацию оборудования, бонус за организацию домашнего офиса и многое другое
- Бонус в виде опционов согласно плану опционов для сотрудников
- У вас будет прямой доступ к руководству, чтобы понимать, как управляется и работает компания. Мы всегда готовы предоставить специальную поддержку и ускорить вашу адаптацию, включая предоставление вам инструментов, необходимых для успеха.
Самое большое преимущество — наша потрясающая команда AppFollow. Мы — команда открытых и дружелюбных высококвалифицированных специалистов, которые любят создавать отличный продукт, расти вместе и поддерживать друг друга. Присоединяйтесь к нам!
Процесс найма
- HR-интервью — 15 мин
- Техническое интервью по бэкенду — 90 мин
- Техническое ML-интервью — 90 мин
- Интервью на соответствие культуре — 60 мин
- Проверка рекомендаций
Ожидаемые сроки: 2–4 недели от подачи заявки до предложения о работе.
