Инженер по машинному обучению и искусственному интеллекту (ML / AI Developer) (удаленная работа)

2 апреля 2026

Уровень зарплаты:
от 150 000 до 200 000 руб.
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Инженер по машинному обучению и искусственному интеллекту (ML / AI Developer)

Описание вакансии

Мы 2UP - диджитал - агентство полного цикла. Занимаемся проектированием, разработкой и дизайном сложных интернет-проектов.

Наша компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний.

Немного фактов о нас :

  • 10 лет на рынке
  • 80+ штатных специалистов,
  • Лучший работодатель среди ИТ-компаний по Ростовской области по версии HeadHunter (до 250 чел)
  • Входим в ТОП-30 ИТ-компаний по всей России по версии HeadHunter (до 250 чел)
  • Входим в топ-50 работодателей по версии Хабр Карьеры (среди компаний до 100 чел)
  • Спецприз конкурса SBER AI для стартапов в сфере искусственного интеллекта
  • Лучшая инновационная компания Ростовской области
  • Получили поддержку Агентства стратегических инициатив
  • Победители премии Рунета в номинации Разработка
  • Аккредитованы Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
  • Зарегистрировали 4 патента в области искусственного интеллекта

Кого мы ищем: талантливого инженера, который будет развивать AI-платформу и прикладные решения на базе LLM : строить агентные workflow-графы (LangGraph), создавать и улучшать RAG-системы (RagFlow / LiteRAG / GraphRAG), а также участвовать в проектах компьютерного зрения для автоматизации производства.

Обязанности

  • Развитие AI-платформы: проектирование архитектуры сервисов, API, пайплайны данных, интеграция моделей и инструментов.
  • Построение агентных сценариев и специализированных графов на LangGraph: оркестрация процессов, управление состоянием, контекстом и памятью, обработка ветвлений и ошибок, трассировка и наблюдаемость.
  • Разработка RAG-систем на RagFlow / LiteRAG / GraphRAG: ingestion документов и источников знаний (файлы, базы, wiki, тикеты и т.п.), чанкинг, метаданные, дедупликация, нормализация, индексация, hybrid search (BM25 + vector), rerank, цитирование источников, оценка качества (retrieval / answer quality), снижение галлюцинаций, управление правами доступа.
  • Оптимизация качества и стоимости: latency, throughput, caching, выбор моделей/эмбеддингов, баланс качества и бюджета.
  • Проекты Computer Vision для производства: контроль качества, детекция/сегментация дефектов, трекинг, внедрение в производственный контур, edge-инференс.
  • Подготовка датасетов: сбор, разметка, контроль качества данных, поддержка воспроизводимых экспериментов.
  • Участие в MLOps: контейнеризация, CI/CD, мониторинг, алерты, логирование, управление версиями моделей и данных.

Требования

  • Уверенный Python, опыт разработки production-сервисов (FastAPI/Flask и аналоги).
  • Практический опыт построения RAG : векторные БД/индексы, чанкинг, retrieval-стратегии, rerank, eval.
  • Понимание LLM-систем : prompt/design, tool-calling, контекстные ограничения, контроль качества ответов.
  • Опыт работы с графовыми/агентными pipeline (желательно LangGraph или аналогичные подходы).
  • База по ML/DL: обучение/инференс, метрики, эксперименты, обработка данных.
  • Для CV -направления: опыт с детекцией/сегментацией (PyTorch/ONNX/TensorRT что ближе), понимание специфики production-видеоаналитики.

Условия

Процесс отбора

1. HR-скрининг (30 мин)

2. Техническое интервью

3. Финал (с руководителем)

Хочешь строить системы, где искусственный интеллект становится полноправным членом команды от ассистентов до автономных агентов?
Присоединяйся к нам.