ML-engineer

Обязанности:

• Проектировать агентную архитектуру ассистента, задать формат структурированных ответов.

• Настраивать обращение к внешним открытым неструктурированным источникам данных

• Настраивать grounded RAG, защитные рамки (guardrails).

• Разрабатывать промпты, few-shot примеры, стратегию уточняющих вопросов.

• Организовать версионирование моделей/промптов/эмбеддингов/датасетов и rollback-процедуры.

• Совместно с Data Eng — определить схему метаданных и правила чанкинга.

• Запустить контур оценки качества.

• Описать интеграцию с внутренними системами

• 2+ лет работы в прикладном ML/NLP, 1+ год — LLM в проде (assistant/чат-сценарии).

• Опыт построения agentic решений: orchestration, tool use/function calling, управление контекстом.

• Глубокое понимание RAG-паттернов, гибридного поиска (BM25+вектора), переранжирования, цитирования источников.

• Практика prompt engineering и дизайна диалогов; умение снижать галлюцинации.

• Навыки наблюдаемости и cost-контроля для LLM (трейсинг, метрики, алерты)

Условия:

• Технически сильная и дружная команда;

• Отлично поставленные коммуникации и процессы разработки от аналитики до деплоймента;

• Профессиональное развитие, карьерный и финансовый рост;

• Оформление по ТК РФ в аккредитованной IT-компании;

• Удаленный формат работы.