AI/ML Engineer

Что предстоит делать

<p>Defense AI Center A1 — центр внедрения искусственного интеллекта, созданный при Минобороны для предоставления украинской армии преимущества на поле боя за счёт AI-технологий.<br><br><strong>Ваша основная миссия:</strong></p><p>AI/ML Engineer в Defense AI Center A1 — это одна из ключевых ролей в создании, внедрении и поддержке современных AI/ML-решений для оборонного сектора.</p><p>Вы будете работать с <nobr>ML-моделями,</nobr> данными, пайплайнами, инфраструктурой и инструментами MLOps, превращая исследовательские прототипы в надёжные production-ready решения. Работа предполагает динамичную среду, быструю смену приоритетов, стартапный темп и высокую ответственность за результат.</p><p><strong><br>В фокусе работы:</strong></p><p><strong>1. Разработка <nobr>ML-моделей</nobr></strong></p><p>— анализ требований к задачам и выбор соответствующих ML/AI-подходов;</p><p>— построение RAG-систем, LLMOps или AI-агентов;</p><p>— проектирование, обучение и fine-tuning моделей для задач классификации, регрессии, NLP, computer vision и мультимодальных сценариев;</p><p>— работа с классическими <nobr>ML-моделями,</nobr> deep learning-подходами и <nobr>LLM-based</nobr> решениями;</p><p>— оценка качества моделей, анализ метрик, оптимизация точности, быстродействия и стабильности;</p><p>— участие в выборе архитектур моделей, подходов к inference и production deployment.</p><p><strong>2. MLOps и <nobr>ML-пайплайны</nobr></strong></p><p>— построение и операционализация сквозных (end-to-end) <nobr>ML-пайплайнов;</nobr></p><p>— настройка experiment tracking, model registry, feature store и data/model versioning;</p><p>— разработка CI/CD-пайплайнов (GitLab CI/CD или Azure DevOps) для безопасного и автоматизированного развёртывания моделей;</p><p>— поддержка моделей в production: мониторинг, масштабирование, обновление и rollback.</p><p><strong>3. Data Engineering и работа с данными</strong></p><p>— обработка, очистка и подготовка крупномасштабных датасетов;</p><p>— построение batch и near-real-time data pipelines;</p><p>— работа со стеком: PostgreSQL (pgvector), Qdrant / Pinecone, Redis / Dragonfly, RabbitMQ, Celery / Redis Queue (RQ), Parquet;</p><p>— использование облачных хранилищ (Azure Data Lake Gen2, Azure Blob) и on-prem решений (MinIO, Ceph);</p><p>— контроль качества данных (lineage, предотвращение training-serving skew) и тесное сотрудничество с data-командами.</p><p><strong>4. Production Monitoring и оптимизация</strong></p><p>— мониторинг производительности моделей в реальных условиях; выявление data/model drift и аномалий;</p><p>— использование инструментов observability: Prometheus, Grafana, ELK / OpenSearch, Azure Monitor, Application Insights;</p><p>— оптимизация inference, latency, throughput и эффективного использования ресурсов (Resource Utilization).</p><p><strong>5. Командное взаимодействие</strong></p><p>— сотрудничество с DevOps, Data Engineering, Product, Security и Research командами;</p><p>— интеграция <nobr>ML-решений</nobr> в существующие государственные, оборонные или внутренние системы;</p><p>— коммуникация сложных технических концепций стейкхолдерам;</p><p>— участие в технических обсуждениях, разборе bottlenecks и планировании архитектуры.</p><p><strong><br>От вас ожидаем:</strong></p><p>— 2+ года опыта в machine learning engineering, data science или MLOps;</p><p>— опыт с vector databases: Qdrant, Milvus, Weaviate, pgvector;</p><p>— построение RAG-систем, LLMOps или AI-агентов;</p><p>— уверенное владение Python и SQL.;</p><p>— глубокие знания фреймворков: PyTorch, TensorFlow, Scikit-Learn;</p><p>— опыт работы с LangGraph / Haystack / CrewAI</p><p>— практический опыт разработки, обучения, fine-tuning и деплоя моделей;</p><p>— понимание полного ML lifecycle (от подготовки данных до мониторинга);</p><p>— опыт работы с Azure ML, Azure AI Studio / Foundry, Azure OpenAI Service;</p><p>— опыт работы с инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Helm;</p><p>— английский язык на уровне B1+.</p><p><strong><br>Будет плюсом:</strong></p><p>— понимание принципов работы с hybrid cloud, private cloud или on-prem инфраструктурой;</p><p>— знание основ информационной безопасности (secrets management, RBAC, network isolation);</p><p>— опыт оптимизации инференса: ONNX, TensorRT, OpenVINO, TorchServe, Triton Inference Server.;</p><p>— работа с GPU workloads и масштабирование model serving;</p><p>— опыт работы в защищённых или air-gapped (изолированных) средах;</p><p>— опыт в сферах defense, govtech или критической инфраструктуры;</p><p>— научная степень (MS/PhD) в Computer Science, AI или прикладной математике.</p><p><strong><br>Мы предлагаем:</strong></p><p>— возможность создавать AI-решения, имеющие прямое влияние на обороноспособность Украины;</p><p>— работу в Defense AI Center A1 — на пересечении инноваций, исследований и реального внедрения;</p><p>— задачи с высоким уровнем сложности, ответственности и практического значения;</p><p>— работу с современным AI/ML стеком, Azure, Kubernetes, MLOps и on-prem инфраструктурой;</p><p>— стартапный темп, короткий путь от идеи до внедрения и возможность влиять на технические решения;</p><p>— команду сильных инженеров, исследователей и специалистов с открытой культурой взаимодействия;</p><p>— бронирование работников при условии актуального воинского учёта.</p><p><strong><br>Готовы к вызову?</strong></p><p>Если вы хотите применять AI/ML не только в экспериментах, а в реальных системах с высокой ответственностью — присоединяйтесь к Defense AI Center A1.</p><p>Здесь ваша работа превращает алгоритмы, данные и инфраструктуру в технологическое преимущество для Украины.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/defence-ai-center-a1/vacancies/377200/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>