Lead AI Engineer

Навыки

• ASR / TTS
• Анализ данных
• Дообучение моделей
• LLM
• Инференс LLM
• Machine Learning
• MLOps

О компании и продукте

• ООО «Софт Бизнес Системы» — мы разрабатываем систему речевой аналитики. Наши продукты работают с текстовыми и голосовыми данными, используют LLM для генерации ответов, семантического поиска и извлечения инсайтов. Мы выходим на рынок и ищем технического лидера, который построит AI-платформу и доведет её до продакшена. Нам нужен инженер, который умеет не только проектировать решения, но и работать руками: писать код, тюнить модели, экспериментировать с промтами.

Задачи

• Проектировать и развивать RAG-архитектуру (Retrieval-Augmented Generation) для текстовых и голосовых сценариев
• Отвечать за качество поисковой выдачи — метрики, бенчмарки, эксперименты с чанкингом, эмбеддингами и ранжированием
• Развивать с емантический поиск — подбор моделей эмбеддингов, гибридные подходы
• Заниматься fine-tuning LLM (LoRA, QLoRA) под конкретные домены и бизнес-задачи в зависимости от требований к качеству и латентности
• Отвечать за качество сгенерированных ответов для текстовых и голосовых ботов
• Версионировать промты, модели, датасеты, конфиги — чтобы любой эксперимент был воспроизводим (MLflow, Weights & Biases)
• Настроить пайплайны для доставки моделей в прод (инференс, мониторинг, A/B тестирование, канареечные релизы)
• Оптимизировать инференс под промышленные карты (A100, H100, H200) — работа с памятью, батчинг, квантизация
• Обеспечивать наблюдаемость: метрики качества, дрифт данных, задержки

Требования

• Имеете опыт работы в AI/ML от 5 лет, из которых минимум 1 год на позиции Team Lead / Tech Lead
• Владеете Python на уровне необходимом для обучения и дообучения моделей, прототипирования
• Готовы изучить или перейти на Rust (инференс и ML/LLM сервисы реализованы на нём)
• Имеете коммерческий опыт построения RAG-систем — от выбора эмбеддеров до настройки векторных баз (Qdrant, Milvus, Pinecone)
• Занимались fine-tuning LLM с использованием современных техник
• Понимаете, как работает инференс на железе (A100/H100) — квантизация, vLLM
• Умеете коммуницировать с бизнесом — переводить метрики качества на язык продуктовых решений, аргументировать технический выбор

Будет плюсом

• Опыт работы с голосовыми моделями (ASR, TTS) или акустическими данными
• Публикации или open-source контрибуции в области LLM/Information Retrieval

Условия

• Удаленную работу и гибкий старт
• Полную занятость
• ДМС со стоматологией
• Годовую премию по результатам оценки OKR
• Дружелюбную команду разработчиков и минимум бюрократии
• Возможность строить AI-платформу с нуля и влиять на ключевые продуктовые решения
• Если вам близка роль, где нужно совмещать архитектуру, ML-экспертизу и hands-on разработку, — откликайтесь, будем рады познакомиться

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.