AI-команда. Каждый год выкатываем в продакшн десятки ML/AI-продуктов: highload-рекомендации, распределённый скоринг (CV, ценообразование), RAG, LLM.
Что делать
- Проектировать AI/ML-сервисы (RAG, LLM, real-time decision).
- Планировать capacity: сотни → тысячи RPS.
- Вести архитектуру от наброска до C4, sequence/component diagrams.
- Управлять API-контрактами, интеграциями через Kafka. Защищать ML-контур от breaking changes.
- Договариваться со смежными командами (DWH, кассы, учётка) и стейкхолдерами.
- Выбирать БД (РСУБД, колоночные, векторные), инструменты, паттерны под SLA/SLO.
Кто нам нужен
- Архитектор 5+ лет: highload, микросервисы, REST/gRPC, Kafka/RabbitMQ.
- Знает ML-продакшн: lifecycle моделей, инференс, векторные БД (Milvus/Qdrant), LLM, RAG.
- Владеет C4, UML.
- Умеет жёстко, но без конфликтов защищать границы ответственности.
- Знает K8s, CI/CD, Prometheus/Grafana/ELK.
Что предлагаем
- Сильная команда (Senior MLE, MLOps, DE) без легаси.
- Реальное влияние на AI-ландшафт крупной компании.
- Не рутина, а системные вызовы.
- Стек: K8s, Kafka, ClickHouse, Milvus/Qdrant, Redis/Dragonfly, MLflow.
- Оформление по ТК РФ, ДМС, гибрид / удалёнка.
Похожие вакансии
Excellent spoken and written English. Опыт работы на позиции Product Manager от 4 лет. Практический опыт разработки продуктов на базе...
SQL: отличное владение . - Python: уверенное владение для анализа данных (Pandas, NumPy). - A/B-тестирование: опыт планирования, проведения и анализа результатов...
AI в ядре. Живёшь в AI-инструментах и строишь работу вокруг агентов, а не «пробовал ChatGPT». Упаковка продукта.
Замечать возможность — в общении с друзьями, коллегами или подписчиками вы слышите, что кому-то актуален ремонт или отделка помещения.
Есть опыт работы с данными или ML в любом виде: пайплайны, аналитика, интеграция LLM по API, pet-проекты.