Fullstack ML / AI Engineer
Описание
Компания «Биорг» — российский разработчик интеллектуальных систем на базе нейронных сетей и машинного обучения, которые позволяют распознавать сложные объекты и данные, в том числе рукописный текст на различных языках, чертежи, и формировать датасеты. Фундаментальная разработка компании для цифровой трансформации государства и бизнеса SaaS-платформа Beorg Smart Vision сочетает преимущества искусственного интеллекта и масштабной сети из 50 тыс. операторов верификации данных. Наши заказчики: крупнейшие российские и международные компании, представляющие банковский сектор, топливно-энергетический, телекоммуникационный, ритейл и другие: Спортмастер, Х5 Retail Group, ЛЕНТА, ТЕLЕ2, БКС, РБК, Северсталь, ЦБ РФ, Росатом, Газпром-нефть, Роснефть и т.д. Наша миссия: оцифровываем документы, распознаем изображения, формируем дата-сеты для цифровой трансформации государства и бизнеса. Получили награду как лучший социальный проект России в разделе «Социальные сервисы». Являемся резидентами фонда «Сколково». Мы ищем AI Engineer, который находится на стыке классического бэкенда и современных AI-технологий. Наш проект посвящен разработке и масштабированию асинхронных интеллектуальных сервисов: от интеграции LLM и работы с векторными базами данных до встраивания нейросетей в ядро существующего бэкенда и автоматизации бизнес-процессов. Чем предстоит заниматься: Проектировать асинхронную архитектуру приложения: выносить тяжелые и долгие задачи по генерации/инференсу нейросетей в фоновые воркеры через брокеры сообщений. Разрабатывать и поддерживать бэкенд для интеграции ML/AI решений (написание чистого, документированного и легко масштабируемого кода). Интегрировать и настраивать LLM (как через коммерческие API вроде OpenAI/Anthropic, так и локальные open-source модели: Llama, Mistral и др.). Внедрять техники RAG (Retrieval-Augmented Generation) и работать с векторными базами данных для контекстного обучения моделей. Проектировать и разрабатывать API (REST, WebSocket) для стабильного взаимодействия фронтенда с нейросетевыми воркерами. Оптимизировать работу моделей (квантование, инференс, кеширование запросов) для снижения стоимости инфраструктуры и времени отклика. Участвовать в MLOps-процессах: контейнеризация приложений, деплой моделей в продакшен (включая GPU-хостинги) и мониторинг их работы. Технический стек и требования: Core & Backend: Язык: Уверенное владение Python (ООП, асинхронность, паттерны проектирования, типизация). Фреймворки: Опыт работы с FastAPI (предпочтительно), Flask или Django. Очереди сообщений: Отличные знания RabbitMQ (понимание принципов AMQP, обменников/Exchanges, очередей и паттернов Pub/Sub). Опыт работы со связкой RabbitMQ + Celery будет большим плюсом. Базы данных: Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL) + понимание концепции векторных БД (ChromaDB, PGVector, Qdrant, Milvus — хотя бы одной из них). AI / ML / LLM: Библиотеки: Опыт работы с LangChain или LlamaIndex для построения цепочек, агентов и RAG-систем. Нейросети: Понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с экосистемой Hugging Face (Transformers, Diffusers). Промт-инжиниринг: Умение правильно составлять промты, настраивать системные инструкции, управлять контекстом и логикой ответов моделей. DevOps & Infrastructure: Docker: Умение упаковать бэкенд, воркеры и модель в контейнеры, навыки написания docker-compose. Git: Уверенное владение (стандарты ветвления, Pull Requests, разрешение конфликтов). Мы предлагаем: Заработная плата: окладная часть + квартальный бонус. Официальное трудоустройство, белая ЗП, больничный, отпуск, выплаты без задержек. Гибридный формат работы. Вы будете влиять на свой уровень дохода, предусмотрены премии и KPI сверх оклада. Мы стремимся развивать сотрудников, оплатим обучение. Agile, спринты, метрики, командная работа. Вы сможете принимать участие в лучших акселераторах России. Мы удобно расположены - ст. м. Технопарк. IT - аккредитованная компания.