AI Engineer (Python)

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

AI-инженер в бизнес-юнит недвижимости SMG, работа над data hub для ведущих швейцарских платформ недвижимости. Фокус на LLM-системах: чат-боты, RAG, генеративные приложения, с полным владением решением от прототипа до продакшена.

Задачи

• Проектировать, разрабатывать и выводить в продакшен масштабируемые решения на базе LLM: чат-боты, RAG-системы, суммаризация, классификация, пайплайны оценки
• Владеть GenAI-решениями end-to-end: от прототипа и архитектуры до деплоя, мониторинга, масштабирования и улучшения
• Интегрировать LLM с внутренними источниками данных через retrieval, эмбеддинги, векторный поиск и поисковую инфраструктуру
• Строить надёжные ML/GenAI-пайплайны: ингест данных, оркестрация моделей, оценка, деплой, observability и алертинг
• Применять практики LLMOps и MLOps для масштабируемости, надёжности, экономичности, объяснимости и governance
• Разворачивать и эксплуатировать AI/ML-системы в облаках AWS и GCP
• Разрабатывать production-grade API, сервисы и интеграции для ML/LLM-возможностей
• Писать, ревьюить, тестировать и отлаживать качественный код на Python
• Развивать существующие ML/AI-системы: рекомендации, предсказания, фрод, классификация
• Взаимодействовать с product, engineering и бизнес-стейкхолдерами для определения целей и метрик успеха

Требования

• 5+ лет опыта в software engineering с бэкграундом в ML/AI
• Сильные навыки Python, опыт написания чистого, производительного и тестируемого кода
• Подтверждённый опыт эксплуатации ML, AI или LLM-систем в продакшене
• Практический опыт с LLM, GenAI API и фреймворками: OpenAI APIs, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face или аналогами
• Опыт построения RAG, чат-ботов, information retrieval или AI-ассистентов с полным техническим владением
• Понимание практик MLOps и/LLMOps: деплой, оценка, мониторинг, переобучение, версионирование, трекинг экспериментов
• Опыт работы с облачной инфраструктурой, особенно AWS и/или GCP
• Опыт создания API, сервисов, пайплайнов и production-интеграций вокруг ML/AI-систем
• Уверенная работа с CI/CD, контейнеризацией, infrastructure-as-code, observability и обработкой инцидентов
• Знакомство с векторными БД, эмбеддингами и поисковыми системами будет плюсом
• Опыт работы с большими разнородными датасетами
• Умение быстро разбираться в новых данных и бизнес-задачах
• Командность, проактивность, комфорт в условиях неопределённости
• Внимание к деталям и навыки решения проблем
• Свободный английский (письменный и устный)

Условия

• Гибридный формат работы
• 25 дней отпуска в год
• Частное медицинское страхование
• Командные активности и перки
• Бесплатный LinkedIn Learning и годовой бюджет на личное развитие
• Profit Growth Scheme
• Компанейский телефон (iPhone или Android)
• Уютный офис с 80 парковочными местами
• Хорошее оборудование, конкурентная зарплата, членство в спортзале и скидки в местных магазинах
• Международная команда и среда талантливых людей

Навыки

• Python
• LLM
• RAG
• Chatbots
• OpenAI API
• LangChain
• LlamaIndex
• Hugging Face
• MLOps
• LLMOps
• AWS
• GCP
• CI/CD
• Docker
• Kubernetes
• Infrastructure as Code
• Vector databases
• Embeddings
• Information retrieval