AI/ML инженер

Мы : Interexy Какие задачи вас ждут — Проектирование и внедрение LLM-агентов для enterprise-сценариев Вы будете создавать агентов, которые умеют маршрутизировать задачи, вызывать внешние API, работать с памятью, планировать цепочки действий и принимать решения в multi-turn-диалогах. — Построение RAG-систем следующего поколения Гибридный поиск (BM25 + векторы), reranking, кэширование, мониторинг groundedness — чтобы ответы были точными как швейцарские часы, а галлюцинации ушли на ноль. — Дообучение и оптимизация моделей Fine-tuning с LoRA/QLoRA, квантизация (GPTQ/AWQ), ускорение inference (vLLM, TensorRT). Запускаем open-source модели (Llama, Mistral, Phi) и адаптируем их под железо клиента. — Построение автоматической оценки качества Без «мамой клянусь, работает» — только метрики: Recall@k, faithfulness, answer correctness. Внедрите eval-лупы, которые отлавливают регрессии до того, как они увидят продакшен. — Работа напрямую с основателями и заказчиками Никакого многослойного бюрократического ада. Вы переводите бизнес-идеи в рабочие прототипы, а потом в продакшен — и видите результат своей работы. Мы ждём, что вы — Глубоко понимаете LLM (устройство transformer-ов, attention, KV-cache) — Имеете коммерческий опыт с LangChain/LlamaIndex и хотя бы одной векторной БД (Pinecone, Weaviate, Qdrant) — Писали production-код на Python с FastAPI, PyTorch, работали с Redis и Postgres — Умеете дообучать модели через Hugging Face (LoRA/QLoRA) — Дружите с Docker и Kubernetes (Helm, GPU-воркеры) — Готовы настраивать автоматические проверки на галлюцинации и достоверность Будет мощным плюсом — Опыт с IoT, реальным временем или defence-tech (там свои жёсткие требования к latency и надёжности) — Работа в стартапах на стадии 0→1 — Диплом топового вуза по CS/ML — но это только при прочих равных, мы смотрим на код и результат CV отправлять на почту yuliya.nebova@interexy