Senior ML / AI Engineer

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

Инженер в новую команду Tango, который совмещает работу с LLM и обучение собственных моделей. Ведёт AI-фичи от идеи до продакшена на масштабе live-streaming платформы с 450M+ пользователей.

Задачи

• Строить LLM-системы: context engineering, retrieval, tool use и агентные сценарии, structured outputs, guardrails
• Дообучать и дистиллировать модели, когда general-модель слишком медленная, дорогая или недостаточно качественная
• Обучать собственные узкоспециализированные модели: классификаторы модерации и безопасности, ranking и рекомендации, аудио и vision, детекция абьюза и аномалий
• Владеть полным циклом данных: сбор, стратегия разметки, качество лейблов, сплиты, утечки, дисбаланс классов
• Принимать решения build vs. buy на основе качества, latency, unit cost и требований к приватности данных
• Выводить модели в продакшен: serving под нагрузкой, latency и cost бюджеты, батчинг, квантизация, безопасный rollout, интеграция с backend-сервисами и клиентами
• Строить offline-эвалюации и проводить online A/B, мониторить дрифт, регрессии и feedback loops, откатывать при необходимости
• Вместе с продакт-менеджером превращать цель в решение: оспаривать предложенный подход, предлагать альтернативы, определять, что не делать
• Формировать практику оценки моделей, гейтинга релизов, версионирования промптов и датасетов, делиться ей с инженерной организацией

Требования

• Hands-on production опыт с LLM: retrieval, tool use и агенты, structured output, prompt и context engineering под ограничения latency и cost
• Практическая адаптация моделей: SFT / LoRA / preference tuning, дистилляция большой модели в маленькую для serving
• Построение эвалюаций: task-specific датасеты, LLM-as-judge и понимание его ограничений, корреляция offline-to-online
• Понимание failure modes: галлюцинации, prompt injection, тихий дрифт качества, переобучение на бенчмарках
• Опыт обучения и вывода в продакшен моделей на реальных грязных данных: классификация, ranking или рекомендации, CV, speech/audio, детекция абьюза и аномалий
• Полное владение data path: сбор, стратегия и качество разметки, сплиты, утечки, дисбаланс классов
• Прочные ML-фундаменты и умение дебажить модель, а не переобучать её вслепую
• Свободное владение Python и PyTorch, эффективная работа с GPU и понимание стоимости обучения
• 5+ лет профессионального инженерного опыта и реальные навыки software engineering
• Serving моделей под нагрузкой: throughput, tail latency, батчинг, кэширование, квантизация и их trade-offs
• Воспроизводимые пайплайны и оркестрация; версионирование данных, моделей и промптов
• Production-мониторинг для ML: дрифт, детекция регрессий, feedback loops, безопасный откат
• Умение работать с сервисами и клиентами вокруг модели: backend, web, Android, iOS
• Английский на уровне Intermediate или выше
• Ежедневное практическое использование AI coding-агентов в реальной продакшен-работе и умение ставить им задачи
• Опыт владения фичей end-to-end: дизайн, реализация, эвалюация, rollout и результат
• Прямое и лёгкое взаимодействие с продакт-менеджерами, дизайнерами и аналитиками данных

Условия

• Stock options — каждый сотрудник партнёр компании
• Конкурентная зарплата и бонус по итогам performance review
• Гибридный формат: один день в неделю удалённо
• Официальное трудоустройство на Кипре: рабочая виза для сотрудников и ВНЖ для супругов
• Медицинская страховка (100% для сотрудников, 75% для членов семьи)
• Комфортный офис в центре Лимасола с обедом, ужином и снеками
• Возможности профессионального роста, уроки греческого, компенсация спорта
• Семейные корпоративные мероприятия
• Tango — титульный спонсор Aris Limassol F.C.: бесплатное посещение матчей, VIP и Sky Box, мероприятия и мерч
• Подарки для сотрудников

Навыки

• Python
• PyTorch
• Hugging Face
• LLM
• RAG
• SFT
• LoRA
• Distillation
• Prompt engineering
• LLM-as-judge
• GPU
• GCP
• BigQuery
• vLLM
• Triton
• TensorRT
• Ray
• Kubeflow
• Docker
• Kubernetes
• Java
• Spring Boot
• Kafka
• MySQL
• Redis
• Aerospike
• React
• TypeScript
• Kotlin
• Jetpack Compose
• Swift
• MCP