AI/ML Software Engineer

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

AI/ML инженер в Octaura — технологическую компанию, цифровизирующую рынки кредитов и CLO. Роль предполагает разработку и вывод в продакшн прикладных ML-систем и агентных AI-решений, работу с большими данными и обеспечение надёжности моделей в финансовой среде.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и поддерживать production-grade backend-сервисы для AI/ML-возможностей на Java, Spring Boot, Kafka, Redis, PostgreSQL и Redshift
• Разрабатывать, обучать, оценивать и деплоить ML-модели с использованием Python-фреймворков (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow)
• Проектировать и реализовывать агентные AI-системы: мультиагентные workflow, пайплайны tool-use, интеграцию с MCP и аналогичными оркестраторами
• Создавать и поддерживать data pipelines и feature engineering для обучения и инференса моделей
• Сотрудничать с data scientists, platform-инженерами и продуктовыми командами для перевода бизнес-задач в AI/ML-решения
• Участвовать в выборе AI/ML-стека: фреймворки для агентного AI, LLM-оркестрации и model serving
• Внедрять MLOps-практики: версионирование моделей, мониторинг, A/B-тесты, автоматизированный retraining
• Следить за развитием AI/ML: LLM, RAG, агентные фреймворки
• Писать чистый, тестируемый и документированный код, участвовать в code review и развивать инженерные практики

Требования

• 2+ года опыта software engineering с уверенным владением Java и Spring Boot
• Опыт построения event-driven систем на Apache Kafka
• Понимание реляционных БД (PostgreSQL) и data warehousing (Redshift или аналог)
• Практический опыт с Redis для кэширования, очередей или управления сессиями
• Понимание распределённых систем, дизайна REST API и микросервисной архитектуры
• 2+ года практического опыта в AI/ML-разработке на Python
• Знание базовых ML-концепций: supervised/unsupervised learning, оценка моделей, feature engineering, гиперпараметрическая настройка
• Опыт с ML-фреймворками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или XGBoost
• Понимание LLM и Generative AI: prompt engineering, fine-tuning, RAG-архитектуры
• Знакомство с агентными AI-паттернами: tool use, планирование, многошаговые рассуждения, оркестрация агентов (LangChain, LangGraph, CrewAI, Spring AI или аналоги)

Условия

• Базовая зарплата $130,000–$160,000 в год (Нью-Йорк)
• Возможны equity и годовой бонус
• Полный пакет медицинского и финансового страхования
• Гибкий график оплачиваемого отпуска
• Конкурентный parental leave
• Завтрак, кофе и снеки в офисе
• 90% оплаты медицинской страховки компанией
• Онсайт-спортзал и скидка на членство
• Гибридный график: 4 дня в офисе (пн–чт), 1 день удалённо (пт)

Навыки

• Java
• Spring Boot
• Kafka
• Redis
• PostgreSQL
• Redshift
• Python
• scikit-learn
• PyTorch
• TensorFlow
• XGBoost
• LLM
• RAG
• MCP
• LangChain
• LangGraph
• CrewAI
• Spring AI
• MLOps
• REST API
• микросервисы
• distributed systems