AI Developer

Что предстоит делать

Salvo Software — глобальная технологическая компания, специализирующаяся на разработке заказного программного обеспечения и передовых инженерных решениях. С распределёнными командами в США, LATAM и Индии мы работаем с клиентами над созданием высокопроизводительных, масштабируемых систем, решающих сложные технические задачи. Наша культура ценит инновации, ответственность и инженерное совершенство. Мы расширяем наш AI-отдел и ищем практикующего AI Developer, который поможет его построить.Обзор ролиМы ищем AI Developer, чтобы присоединиться к нашему AI-отделу и усилить его. Ваша основная работа будет заключаться в создании и эксплуатации систем на базе LLM: обслуживание open-source моделей с помощью Ollama и llama.cpp, построение RAG-пайплайнов и разработка MCP-интеграций, соединяющих большие языковые модели с реальными инструментами и данными. Прочные основы DevOps — Docker, CI/CD, Azure — поддерживают эту работу, но AI-инжиниринг является сердцем роли.Вам не нужно быть глубоким ML-исследователем. Важны production-grade Python, сильные фундаментальные знания и способность быстро учиться. Вы будете тесно сотрудничать с нашими инженерными и продуктовыми командами, чтобы доводить функции на базе LLM от прототипа до надёжно развёрнутых систем, с доступным менторством по мере вашего освоения таких областей, как архитектура RAG, Kafka и продвинутая работа с MCP.Ключевые обязанностиAI / LLM Engineering (основной фокус)Обслуживание и эксплуатация open-source LLM с использованием Ollama и llama.cpp, локально и в on-prem средах.Построение и поддержка RAG-пайплайнов: эмбеддинги, векторные базы данных, стратегии чанкинга и качество поиска.Разработка интеграций MCP (Model Context Protocol), соединяющих LLM с внутренними инструментами и источниками данных.Создание backend-сервисов на Python, обеспечивающих ML-инференс и AI-функции продукта.Парсинг и обработка структурированных и полуструктурированных данных (XML/XSD, форматы офисных документов) как входных данных пайплайна.Постепенное освоение оптимизации моделей: квантизация (GGUF), настройка GPU/CUDA и офлайн/air-gapped развёртывания.DevOps & Infrastructure (поддерживающая роль)Построение и поддержка CI/CD пайплайнов для AI-сервисов (предпочтительно Azure DevOps; также используются GitHub Actions / GitLab CI).Развёртывание AI-нагрузок в Microsoft Azure, AWS и контейнеризация сервисов с помощью Docker.Автоматизация операционных задач с помощью скриптов на Python, Bash и/или PowerShell.Устранение неполадок по всему стеку — поиск корневых причин, а не латание симптомов.Поддержка event-driven архитектур с использованием Apache Kafka (producers/consumers). 3–5+ лет инженерного опыта с production-level Python для создания реальных сервисов, LLM-инференса, RAG-пайплайнов и автоматизированного инструментария.Практический опыт LLM & AI-интеграции: обслуживание моделей через Ollama/llama.cpp, реализация векторного поиска/RAG и разработка MCP-интеграций (настройка GPU/CUDA и квантизация моделей — будет плюсом).Экспертиза в Cloud & Infrastructure: развёртывания в Azure/AWS, контейнеризация Docker, администрирование Linux/Windows и автоматизация CI/CD (Azure DevOps, GitHub Actions или GitLab CI), при этом Terraform, Kubernetes, Kafka или системные языки (Go, Rust, C++) — плюс.Понимание DevOps, Security & Operations, включая Git-воркфлоу, скриптинг (Python, Bash, PowerShell), инструменты observability (Prometheus/Grafana), DevSecOps и фреймворки соответствия (SOC 2, ISO 27001, Zero Trust).Сильные навыки решения проблем & коммуникации с мышлением поиска корневых причин, самостоятельное обучение, сильное чувство ответственности и бесшовное сотрудничество в удалённой/распределённой команде.Пожалуйста, упомяните слово **BREAKTHROUGHS** и укажите тег RMTYyLjU1LjQ2LjI1NQ== при подаче заявки, чтобы показать, что вы прочитали вакансию полностью (#RMTYyLjU1LjQ2LjI1NQ==). Это бета-функция для предотвращения спама от соискателей. Компании могут искать эти слова, чтобы находить соискателей, которые прочитали это, и видеть, что они люди.