ML Engineer / AI Engineer (LLM)

Зарплата: от 300000 RUR (до вычета налогов)

ДАЛКОС развивает собственные AI-решения и внедряет искусственный интеллект во внутренние бизнес-процессы. Ищем ML / AI Engineer, который сможет работать на стыке AI, данных и разработки: от идеи и прототипа до полноценного решения, работающего в production.

Обязанности:

• Проектировать и разрабатывать AI-пайплайны и сервисы на базе LLM;
• Интегрировать языковые модели в корпоративные продукты и внутренние системы;
• Разрабатывать и развивать RAG-решения, семантический поиск и другие инструменты работы с корпоративными знаниями;
• Работать с данными: подготовка, обработка, анализ и организация хранения;
• Работать с реляционными и векторными базами данных;
• Разрабатывать backend-компоненты и API для AI-сервисов;
• Участвовать в деплое, мониторинге и поддержке решений;
• Развивать существующие data-driven и AI-продукты компании;

Нам важно:

• Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки;
• Практический опыт работы с LLM и их интеграции в продукты;
• Понимание принципов RAG, embeddings, semantic search;
• Опыт работы с базами данных, включая векторные БД;
• Понимание клиент-серверной архитектуры, API и принципов backend-разработки;
• Базовое или уверенное понимание Docker и опыт самостоятельного деплоя приложений;
• Умение работать с Git;
• Использование современных AI-инструментов для разработки;
• Инженерный подход: способность не только собрать прототип, но и довести решение до рабочего продукта;
• Работа с объектно-реляционными СУБД будет плюсом ( PostgreSQL, Qdrant и др).

Мы гарантируем:

• Работа в современном офисе в пяти минутах от метро «Кожуховская», гибридный формат работы (3/2) после испытательного срока;
• Конкурентный уровень дохода — обсуждаем индивидуально в зависимости от опыта и технической экспертизы;
• ДМС со стоматологией — расширенная программа добровольного медицинского страхования;
• Обучение и профессиональное развитие — внутренние программы, корпоративная электронная библиотека, профильные курсы и конференции;
• Спортивная инфраструктура и активности — тренажёры в офисе, корпоративный волейбол и участие команды в спортивных мероприятиях;
• Материальная поддержка при рождении ребёнка;
• Сильные прикладные задачи, где AI — не эксперимент, а инструмент для развития реального бизнеса.

Нам будет особенно интересно познакомиться, если вам нравится не просто работать с моделями, а создавать вокруг них полноценные продукты и доводить AI-решения до production.