ML Engineer

Навыки

• Airflow
• API (интеграции)
• Партнёрские и канальные продажи
• CI/CD
• Dagster / Prefect / Luigi
• Docker
• E-commerce

О компании и продукте

• Digital Chief — IT-хаб новой ecom-платформы от Альфа-Банка, где мы объединяем экспертизу по построению процессов и технологий вокруг нового продукта на рынке. Мы строим независимый e-com — единый мультиканальный сервис Альфа-Селлер. Он объединит инструменты для работы на маркетплейсах , полный спектр решений для создания собственного интернет – магазина и управление кросс - канальными продажами в одном пространстве. Наша ключевая задача — помочь селлерам снизить зависимость от отдельных площадок и выстроить устойчивую стратегию развития бизнеса. Мы уже запустили e-com в Альфа-Банке и нашими продуктами воспользовались более 4000 селлеров. Сейчас у нас в команде открыта позиция "ML Engineer".

Задачи

• Разрабатывать и выводить в продакшен ML/LLM-сервисы для действующих продуктов
• Строить RAG поверх корпоративных данных
• Проектировать агентные и многошаговые сценарии
• Собирать быстрые прототипы для проверки продуктовых гипотез - за дни, а не недели - и так же быстро закрывать те, что не подтвердились
• Строить систему оценки качества
• Отвечать за стоимость эксплуатации
• Разрабатывать классические ML-модели там, где они эффективнее LLM Настраивать инженерную обвязку: пайплайны данных, версионирование моделей и промптов, CI/CD, контейнеризация, автотесты, feature store при необходимости
• Обеспечивать наблюдаемость сервисов в проде
• Реализовывать требования по безопасности данных
• Участвовать в технических решениях по AI-платформе ДЗО и поддерживать разумный уровень документации

Требования

• От 3 лет коммерческой разработки в ML/Data Science или ML Engineering, с личным опытом вывода моделей или AI-сервисов в продакшен и их последующей поддержки
• Уверенный Python: чистый production-код, тесты, работа с асинхронностью, FastAPI или аналог, понимание того, чем прототип в ноутбуке отличается от сервиса
• Практический опыт с LLM: работа с API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat и аналоги), промпт-инжиниринг, structured output, function calling, RAG, векторные базы (pgvector, Qdrant, Chroma и подобные)
• Понимание того, как измерять качество генеративных решений Классический ML Уверенный SQL и опыт работы с большими объёмами данных
• оркестрация пайплайнов (Airflow, Dagster, Prefect или аналоги)
• Инфраструктурная база: Docker, Git, CI/CD, опыт деплоя в облаке или Kubernetes, понимание принципов мониторинга и логирования
• Опыт инференса открытых моделей (vLLM, Ollama, TGI), квантизации и дообучения (LoRA/SFT) будет преимуществом
• Опыт в e-commerce, маркетплейсах или сервисах для селлеров - существенное преимущество
• Понимание требований к защите данных при использовании внешних AI-сервисов

Условия

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
• Удаленный или гибридный формат работы
• Возможность работать в современной команде, используя современный стек технологий
• Дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы поддерживать на всех уровнях
• Официальное трудоустройство по ТК РФ Работа в аккредитованной IT компании ДМС после испытательного срока

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.