Работодатель:
Опыт работы:
От 3 до 6 лет
Место работы:
Москва, Серпуховско-Тимирязевская линия, метро Чеховская

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 multi-agents system (MAS) и настройка решений на базе LLM под прикладные задачи (NLP, классификация, извлечение данных, генерация);
  • Подбор и сравнение моделей (open-source и API: LLaMA, Mistral, GPT, Claude и др.);
  • Корректировка решений с помощью fine-tuning / prompt engineering.
    Проектирование и реализация RAG-систем;
  • Формирование датасетов;
  • Оценка качества моделей (метрики, A/B тесты) и создание eval MAS.
    Интеграция моделей в сервисы (API, микросервисы);
  • Оптимизация производительности (latency, cost, memory footprint);
  • MlOps;
  • Документирование и версионирование решений .

Что мы ждём от тебя:

  • Работа с LLM (API, openai-client, vllm, llama.cpp);
  • Fine-tuning подходы: SFT, lora;
  • Работа с embedding-моделями: langchain, sentence-transformers, сематический поиск elasticsearch по embeddings;
  • Работа с MAS: langgraph, websoket, RPC;
  • Работа с инфраструктурой: Docker, Kubernetes, REST API (FastAPI), Git (GitLab), CI/CD;
  • Умение работать с базами данных (PostgreSQL, Redis, ElasticSearch);
  • Владение Python;
  • Самостоятельность, умение добиваться результата и решать возникающие проблемы и сложности.

Технологии и стек проекта:

Python, FastAPI, gRPC, PostgreSQL, Redis, Docker.

Как мы будем знакомиться:

  • онлайн собеседование с HR (не более 30 минут).
  • онлайн/очное собеседование с руководителем (не более 1 часа).

Похожие вакансии

ML-инженер
Богомолов Константин Николаевич

Senior / Lead ML Engineer с подтверждённым опытом end-to-end ML-проектов — не теоретик, а человек, который сам доводил модели...

Инженер по компьютерному зрению / ML-инженер (edge AI)
Мамаева Ирина Анатольевна

Более трех лет на рынке. Являемся обособленным подразделением одного из крупнейших застройщиков. На данный момент в компании 30 человек.

ML Engineer
RWB (Wildberries & Russ)

Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка. Вы имеете подтвержденный опыт работы...

ML инженер (CV, NLP)
RUTUBE

Опыт разработки и внедрения ML-моделей CV и NLP. Хорошее знание Python (стандартные и ML библиотеки, умение применять ООП).

ML Engineer / Machine Learning Developer
Платформа Проще

Опыт коммерческой ML-разработки от 3 лет. Опыт работы с табличными данными и построением ML-моделей. Опыт разработки production ML...

250 000 руб.