ML Инженер

Навыки

• AI-агенты
• API (интеграции)
• Проектирование архитектуры
• Работа с бэклогом
• Многопоточность
• Анализ данных
• Docker

О компании и продукте

• ProBack - это команда экспертов в сфере технологий, которая оказывает полный цикл услуг по разработке решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. Мы ищем опытного AI-инженера, который сможет превратить сложные бизнес-задачи в работающие, масштабируемые AI-решения. Фокус на решении реальных бизнес-проблем, а не на исследованиях. Нам важно стратегическое мышление: умение быстро собирать PoC, валидировать их на метриках и итеративно доводить MVP до продакшена.

Задачи

• Анализ и декомпозиция бизнес-задач: определение зон применения ML Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов (agentic vs
• RAG vs. классический ML)
• Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения
• Разработка AI-агентов и copilot-систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)
• Версионирование промтов, моделей, датасетов
• Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа
• Взаимодействовать с командой разнонаправленных специалистов (backend/devops/ml/promt-engineer)

Требования

• 3+ лет прикладной AI/ML-разработки с фокусом на NLP и LLM-системы
• Опыт с LLM API: промпт-инжиниринг, управление контекстом, streaming Практический опыт с LLM-агентами: ReAct-паттерн, function calling, chain-of-thought рассуждения, multi-agent системы
• Глубокое понимание RAG: векторный и гибридный поиск, стратегии чанкинга, переранжирование, query decomposition Сильный Python: чистый, типизированный код, unit-тесты, асинхронное программирование, ооп, docker Знание фреймворков: LangChain, LangGraph или аналоги
• Векторные базы данных: Qdrant, Milvus, Chroma или аналоги LLM observability tools: LangFuse или подобные платформы
• Понимание микросервисной архитектуры: работа с очередями (RabbitMQ, Kafka), кэшированием
• Опыт с FastAPI или аналогами
• Способность объяснить сложные AI-концепции нетехническим стейкхолдерам

Будет плюсом

• Опыт fine-tuning и дистилляции моделей, а также понимание современных архитектур сетей Знакомство с no/low code редакторами LangFlow, n8n или аналогами

Условия

• Формат работы: гибрид (Москва) или удаленный (только территория РФ) - на ваш выбор
• ДМС после успешного прохождения испытательного срока
• Официальное трудоустройство, конкурентную «белую» зарплату
• Возможность работать над сложными и интересными бизнес - проектами в сфере AI
• Команду экспертов, с которыми можно обсудить идеи и расти вместе
• Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования

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.