ML-инженер (RAG / Agents / LLM) (удаленная работа)

Вакансия: ML-инженер (RAG / Agents / LLM)

Описание вакансии

Привет!
Я Данил, руководитель направления в ФОДЖИН.

Мы занимаемся разработкой и дизайном цифровых продуктов для десятков тысяч пользователей с упором на результат для бизнеса. Хороши не только в продуктах, но и в стаффинге наших спецов крупным клиентам, среди которых Сбер, МТС, Т-банк, Газпром, Мосбиржа и многие другие.

Сейчас я нахожусь в поиске ML-инженера , который имеет достаточно интересный опыт. Важно иметь желание развивать отдел и делиться опытом с коллегами. Задачи обещают быть интересными и не монотонными.

Ты - тот самый, если:

• У тебя есть опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет (асинхронный код, типизация, написание тестов) и уверенный бэкенд-фундамент - REST/gRPC, очереди (Kafka / Redis / RabbitMQ), базовая работа с k8s (или аналогами);
• Работал с Docker, шедулерами (Airflow / Celery / Prefect / cron) и sql/nosql базами данных;
• Имеешь опыт разработки LLM-based решений - RAG-архитектуры, агентные системы, интеграция с провайдерскими API (rate limits, ретраи с backoff, стриминг, таймауты), structured outputs (JSON schema), function/tool calling;
• Работал с фреймворками оркестрации (LangGraph / LangChain / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen или аналоги) и векторными БД (Qdrant, Weaviate, Pinecone, pgvector);
• Ежедневно используешь AI-инструменты (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline) для разработки, умеешь декомпозировать задачи, готовить контекст для агента и ревьюить сгенерированный код;
• Проектировал API и структуры данных, понимаешь принципы чистого кода, ООП и организацию кодовой базы для параллельной работы;
• Понимаешь важность latency и стоимости токенов, умеешь находить баланс между качеством ответа, скоростью и затратами при выборе модели и архитектуры;
• Нацелен на результат, автономен и ответственен.

Будет плюсом:

• Опыт с observability-платформами (Langfuse / LangSmith / Arize) и evaluation frameworks для RAG/агентов;

• Опыт fine-tuning и работы с open-source LLM (Llama, Qwen, Mistral), включая LoRA;

• Понимание MLOps (CI/CD пайплайны для ML, контейнеризация, мониторинг);

• Опыт работы с потоковой обработкой данных (Kafka Streams / Flink) и workflow-движками (Temporal / Airflow);

• Навыки работы с эмбеддингами, реранкингом и построение отказоустойчивых агентных решений (обработка ошибок, fallback-сценарии);

• Понимание принципов безопасности LLM-приложений - защита от prompt injection, изоляция инструментов и системных вызовов, PII-редакция, модерация контента и проведение jailbreak-тестов.

Почему ФОДЖИН?

• Активная корпоративная жизнь: тимбилдинги, корпоративные вечеринки, тренинги, митапы и многое другое;

• ФОДЖИН Лавка это уникальное пространство, где сотрудники могут удовлетворить свои потребности и интересы, приобретая мерч компании, а также получая компенсацию затрат на подписки, спорт, отдых, образование и здоровье;

• Комфортное погружение в работу, поддержка HR и ментора с первых дней;

• Уютные офисы в центре самых ярких городов на Юге России;

• Аккредитованная IT-компания;

• Трудоустройство по ТК РФ.

Что тебя будет ждать?

• Собеседование с рекрутером;

• Интервью по хард и софт скиллам;

• Встреча с руководителем направления;

• Предложение о работе от ФОДЖИН.

Увидимся на собесе, если ты выполнишь первое задание. В сопроводительном письме укажи имя своего будущего руководителя. Игра началась.