Erfahrener Software Engineer / ML Engineer (m/w/x) im Bildungsumfeld / Remote

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

Опытный Software/ML-инженер в отдел AI & Learning Design компании GFN для развития образовательной платформы ILP. Основной фокус — backend, инфраструктура и надёжная архитектура, при этом ML, LLM и data-driven функции применяются прагматично и с ориентацией на пользователя.

Задачи

• Обсуждать с Product Owner следующие шаги развития платформы ILP и совместно с коллегами строить платформу
• Технически руководить разработкой ILP и отвечать за техническое развитие платформы
• Участвовать в проработке запросов на развитие платформы и отвечать за их техническую реализацию в ПО
• Профессионально взаимодействовать со всеми подразделениями, необходимыми для эксплуатации ПО
• Нести техническую ответственность за формирование технологического стека

Требования

• Минимум 5 лет опыта в разработке ПО, желательно с несколькими продуктивно используемыми приложениями или платформами
• Желателен опыт с LLM-функциями продукта, промптами, retrieval-системами или многоступенчатыми AI-воркфлоу, а также опыт разработки до бума GenAI с пониманием поддерживаемости, архитектуры и реалистичной зрелости продукта
• Очень хорошее знание Python
• Фундаментальный опыт backend-разработки, например Ruby on Rails, Django, FastAPI или аналогичные фреймворки
• Опыт с облаками и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, AWS или Azure
• Подтверждённая практика реализации ML-, NLP- или data-driven приложений: классификация, RAG, эмбеддинги, пайплайны или интеграция моделей
• Желателен опыт в сложных предметных областях: образование, дидактика, управление знаниями, healthcare, data platforms или регулируемые среды
• Самостоятельный, структурированный стиль работы с высокими требованиями к качеству, хорошая восприимчивость и уверенная коммуникация в команде и с бизнес-подразделениями
• Опыт технического лидерства, менторинга, принятия архитектурных решений или тесной работы с Product Owner и стейкхолдерами
• Очень хорошее владение немецким и английским языками

Условия

• Мобильная работа по всей Германии
• Гибкий график работы
• 6 недель отпуска в год
• Скидки для сотрудников у разных поставщиков
• Внутреннее и внешнее обучение, фиксированный годовой бюджет на обучение
• Jobrad
• Wellpass
• Дотация на Deutschland-Ticket
• Оплата очков для работы за экраном
• Групповое страхование от несчастных случаев

Навыки

• Python
• Ruby on Rails
• Django
• FastAPI
• Docker
• Kubernetes
• CI/CD
• Terraform
• AWS
• Azure
• LLM
• Prompting
• RAG
• Embeddings
• NLP
• ML