Python AI/ML Engineer (удаленная работа)

Вакансия: Python AI/ML Engineer

Описание вакансии

GPTunneL это быстроразвивающийся AI-хаб, объединяющий более 120 нейросетей и создающий инновационные решения для бизнеса и частных пользователей.

Мы строим инфраструктуру, которая помогает бизнесу безопасно и эффективно использовать генеративные модели в продуктах.

Наша цель сделать работу с LLM предсказуемой, контролируемой и масштабируемой: от качества ответа до стоимости и соответствия требованиям.

Сейчас мы усиливаем нашу команду и ищем Python AI/ML Engineer , который поможет нам развивать ML ядро и пайплайны, улучшать качество моделей и внедрять решения в продакшн. Если вам интересно работать на стыке NLP, инженерии и продукта будем рады познакомиться.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и разрабатывать пайплайны для работы с Large Language Models (LLM) от прототипа до продакшена

• Создавать AI-агентов проектировать мультиагентные систем, оркестрацию, tool-use, планирование и memory

• Разрабатывать и оптимизировать RAG / GraphRAG систем строить retrieval-пайплайны, работать с векторными БД, графами знаний, chunking-стратегиями, re-ranking

• Экспериментировать и исследовать подбирать модели, prompt engineering, fine-tuning, оценивать качествао(evaluation pipelines)

• Интегрировать модели в продуктовые сервисы через API, очереди, стриминг

• Работать с данными готовить датасеты, строить ETL-пайплайны для обучения и инференса

Что мы ожидаем:

Must have

• Python уверенное владение (3+ лет коммерческого опыта)

• Глубокое понимание архитектуры Transformers (attention, tokenization, encoder/decoder, positional encoding и т.д.)

• Практический опыт работы с LLM (OpenAI API, Anthropic, open-source модели LLaMA, Mistral, Qwen и др.)

• Опыт построения RAG-систем (векторные БД: Qdrant / Pinecone / Weaviate / Milvus, embedding-модели, retrieval-стратегии)

• Понимание принципов GraphRAG работа с графами знаний, entity extraction, graph-based retrieval

• Опыт создания AI-агентов (LangChain / LangGraph / CrewAI / AutoGen или аналоги)

• Знание фреймворков: HuggingFace Transformers, PyTorch

• Опыт работы с LangChain / LlamaIndex или аналогичными фреймворками

• Понимание принципов prompt engineering, chain-of-thought, few-shot, function calling

• Умение работать с Git, базовое понимание CI/CD

• Английский чтение документации и статей свободно

Nice to have

• Опыт работы с Diffusion-моделями (Stable Diffusion, SDXL, Flux, Midjourney API) генерация изображений, fine-tuning (LoRA, DreamBooth, Textual Inversion), ComfyUI / A1111

• Опыт fine-tuning LLM (LoRA, QLoRA, PEFT, RLHF/DPO)

• Знание vLLM / TGI / Ollama для оптимизации инференса

• Опыт работы с multimodal-моделями (GPT-4V, LLaVA и др.)

• Знакомство с MLOps практиками (MLflow, Weights & Biases, эксперимент-трекинг)

• Опыт работы с облачными GPU (RunPod, Vast.ai, AWS, GCP)

• Понимание FastAPI / asyncio для построения высоконагруженных сервисов

• Опыт работы с Neo4j / NetworkX для графовых структур

• Публикации, open-source контрибьюции или pet-проекты в области AI/ML

Технологический стек

Python PyTorch HuggingFace LangChain LlamaIndex LangGraph FastAPI Docker PostgreSQL Redis Qdrant Neo4j vLLM Git

Условия:

• Работа с cutting-edge технологиями никакого легаси, только передний край AI
• Профессиональное развитие возможности для обучения, повышения квалификации и участия в конференциях

• Конкурентная заработная плата (обсуждается по результатам собеседования)

• Работа с cutting-edge технологиями никакого легаси, только передний край AI

• Влияние на продукт ваши решения идут в прод, а не в стол

• Возможности для профессионального роста и участия в R&D

• Команда, которая горит AI и делает крутые вещи

• Удаленная работа возможность работать из разных локаций
• Корпоративная культура поддержка инициатив, инноваций и обмен опытом
• Возможность влиять на стратегические решения и развитие компании
• Бесплатный доступ к AI-хабу GPTunneL, объединяющий более 120 нейросетей

Откликайтесь или отправьте ваше резюме/CV и ссылку на GitHub (если есть) в тг нашему HRBP.

Будет плюсом: краткое описание самого интересного AI-проекта, над которым вы работали.

GPTunneL мы делаем AI, который работает