Работа в Москве, вакансия - Инженер по машинному обучению и искусственному интеллекту (ML / AI Developer) • Москва - id332

Мы 2UP - диджитал - агентство полного цикла. Занимаемся проектированием, разработкой и дизайном сложных интернет-проектов. ❤️

Наша компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний.

Немного фактов о нас:

• 10 лет на рынке
• 80+ штатных специалистов,
• Лучший работодатель среди ИТ-компаний по Ростовской области по версии HeadHunter (до 250 чел)
• Входим в ТОП-30 ИТ-компаний по всей России по версии HeadHunter (до 250 чел)
• Входим в топ-50 работодателей по версии Хабр Карьеры (среди компаний до 100 чел)
• Спецприз конкурса SBER AI для стартапов в сфере искусственного интеллекта
• Лучшая инновационная компания Ростовской области
• Получили поддержку Агентства стратегических инициатив
• Победители премии Рунета в номинации «Разработка»
• Аккредитованы Министерством цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ
• Зарегистрировали 4 патента в области искусственного интеллекта

Кого мы ищем: талантливого инженера, который будет развивать AI-платформу и прикладные решения на базе LLM: строить агентные workflow-графы (LangGraph), создавать и улучшать RAG-системы (RagFlow / LiteRAG / GraphRAG), а также участвовать в проектах компьютерного зрения для автоматизации производства.

• Развитие AI-платформы: проектирование архитектуры сервисов, API, пайплайны данных, интеграция моделей и инструментов.
• Построение агентных сценариев и специализированных графов на LangGraph: оркестрация процессов, управление состоянием, контекстом и памятью, обработка ветвлений и ошибок, трассировка и наблюдаемость.
• Разработка RAG-систем на RagFlow / LiteRAG / GraphRAG: ingestion документов и источников знаний (файлы, базы, wiki, тикеты и т.п.), чанкинг, метаданные, дедупликация, нормализация, индексация, hybrid search (BM25 + vector), rerank, цитирование источников, оценка качества (retrieval / answer quality), снижение галлюцинаций, управление правами доступа.
• Оптимизация качества и стоимости: latency, throughput, caching, выбор моделей/эмбеддингов, баланс качества и бюджета.
• Проекты Computer Vision для производства: контроль качества, детекция/сегментация дефектов, трекинг, внедрение в производственный контур, edge-инференс.
• Подготовка датасетов: сбор, разметка, контроль качества данных, поддержка воспроизводимых экспериментов.
• Участие в MLOps: контейнеризация, CI/CD, мониторинг, алерты, логирование, управление версиями моделей и данных.

• Уверенный Python, опыт разработки production-сервисов (FastAPI/Flask и аналоги).
• Практический опыт построения RAG: векторные БД/индексы, чанкинг, retrieval-стратегии, rerank, eval.
• Понимание LLM-систем: prompt/design, tool-calling, контекстные ограничения, контроль качества ответов.
• Опыт работы с графовыми/агентными pipeline (желательно LangGraph или аналогичные подходы).
• База по ML/DL: обучение/инференс, метрики, эксперименты, обработка данных.
• Для CV-направления: опыт с детекцией/сегментацией (PyTorch/ONNX/TensorRT — что ближе), понимание специфики production-видеоаналитики.

Процесс отбора

1. HR-скрининг (30 мин)

2. Техническое интервью

3. Финал (с руководителем)

Хочешь строить системы, где искусственный интеллект становится полноправным членом команды — от ассистентов до автономных агентов?
Присоединяйся к нам.