ML-инженер (госпроект)

ТОП КЕЙС

Город:

Москва

Занятость:

Полная занятость

Компания "ТОП КЕЙС"

Привет!

TOPCASE открывает двери для ML-инженера!

Представьте мир, где ваш код не просто работает — он меняет жизнь к лучшему. Это место, где разработка софта — это искусство, а программный продукт помогает людям. Если вы готовы присоединиться к команде, где ценятся рост, учёба и инновации, не пропустите свой шанс. Встречайте новые горизонты в TOPCASE!

Где мы действуем?

Мы — кузница IT-решений в России, Беларуси и на Кипре, создающая как заказные программные продукты, так и воплощающая в жизнь свои стартапы для европейского рынка.

Что мы предлагаем:

Уютный офис в самом центре города (ст.м. Чеховская);
Формат работы - офис или гибрид!
Корпоративные обеды (obed.ru);
ДМС со стоматологией;
Дружный и творческий коллектив;
Рыночную заработную плату и достойные премии;
Возможности персонального профессионального роста;
Тренажер, пинг-понг и вот это все.

Что необходимо делать:

Разработка и внедрение RAG-систем с использованием внутренних и внешних источников знаний;
Настройка векторных хранилищ, индексация и оптимизация поиска;
Разрабатывать бизнес-ассистенты, системы суммаризации и классификации на основе искусственного интеллекта;
Интегрировать и разворачивать решения в существующую инфраструктуру;
Обучать и настраивать готовые LLM-решения под конкретные бизнес-задачи;
Улучшать действующие ML-решения

Что мы ждём от тебя:

Опыт работы с LLM (GPT, LLaMA, Mistral, Falcon и др.) и знание их архитектурных особенностей;
Уверенное владение инструментами для создания RAG-систем;
Понимание принципов semantic search, embedding space, vector similarity, reranking и retrieval;
Умение работать с контейнерами (Docker), базами данных (PostgreSQL, Redis), векторными хранилищами;
Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты;
Умение собирать ML-сервисы как REST/gRPC API;
Будет плюсом опыт в разработке диалоговых систем;
Самостоятельность, умение добиваться результата и решать возникающие проблемы и сложности

Технологии и стек проекта: Python, FastAPI, gRPC, PostgreSQL, Redis, Docker

Как мы будем знакомиться: