AI/ML инженер

Что предстоит делать

<p>DOIT Software ищет AI/ML Engineer, который присоединится к инженерной команде B2B SaaS продуктовой компании и будет разрабатывать функции машинного обучения и AI для её платформы.</p><h3>О клиенте</h3><p>Наш клиент — SaaS продуктовая компания, работающая в сфере analyst relations (AR) и B2B influencer relations. Её платформа помогает технологическим вендорам и B2B-компаниям управлять своими отношениями с отраслевыми аналитиками, которые влияют на покупателей на рынке, отслеживать и измерять эти отношения.</p><p>Продукт объединяет специализированную CRM с доступной для поиска базой данных аналитиков и инфлюенсеров, дашборды аналитики и отчётности (share of voice, sentiment, competitive intelligence) и self-service портал для аналитиков.</p><h3>О роли</h3><p>Вы будете проектировать модели и сервисы на Python, интегрировать большие языковые модели (Anthropic’s Claude) и внедрять их совместно с командой разработки клиента.</p><p>Платформа работает на Angular, C# (.NET), SQL Server и MongoDB. Вы не будете основным разработчиком на этом стеке, но будете работать с ним ежедневно: извлекать из него данные, предоставлять свои модели через APIs и работать в паре с инженерами, чтобы выводить AI-функции в продакшн.</p><p>Вы будете подчиняться VP of Engineering. Это full-time, полностью удалённая позиция, которая требует как минимум <nobr>3-4</nobr> часов ежедневного пересечения с US Eastern Time для standup’ов и парного программирования.</p><h3>Что вы будете делать</h3><p><strong>Машинное обучение и data science</strong></p><ul><li>Проектировать, обучать, оценивать и развёртывать ML-модели для задач классификации, кластеризации, рекомендаций, NLP и прогнозирования.</li><li>Исследовать, очищать и проектировать признаки из продуктовых данных, хранящихся в SQL Server и MongoDB.</li><li>Определять метрики, проводить эксперименты и понятно докладывать результаты инженерным и продуктовым стейкхолдерам.</li><li>Мониторить модели в продакшне на предмет drift, точности и стоимости, и переобучать их по мере необходимости.</li></ul><p><strong>AI и интеграция Claude</strong></p><ul><li>Создавать функции на базе <nobr>LLM-powered</nobr> с использованием Claude API: проектирование промптов, tool use, структурированные выходные данные и retrieval-augmented generation (RAG).</li><li>Разрабатывать наборы для оценки и автоматизированные тесты для измерения качества, точности и безопасности выходных данных LLM.</li><li>Оптимизировать использование LLM по задержке и стоимости (prompt caching, выбор модели, батчинг).</li><li>Использовать AI-ассистентов для кодинга, таких как Claude Code, чтобы ускорить собственную разработку.</li></ul><p><strong>Работа с продуктовой инженерной командой</strong></p><ul><li>Упаковывать модели и AI-логику в виде Python-сервисов и REST APIs, которые вызывает бэкенд на C# (.NET).</li><li>Работать с Angular-разработчиками, чтобы определять, как AI-функции отображаются и ведут себя в UI.</li><li>Писать эффективные запросы к SQL Server и агрегации MongoDB, а также помогать проектировать схемы для данных, необходимых ML-функциям.</li><li>Участвовать в code review, sprint planning и standup’ах, следуя практикам команды в отношении Git, CI/CD и тестирования.</li><li>Документировать модели, data pipelines и APIs, чтобы другие инженеры могли их поддерживать.</li></ul><h3>Обязательные квалификации</h3><ul><li><nobr>3–5</nobr> лет профессионального опыта в data science, ML engineering или аналогичной роли.</li><li>Степень бакалавра в Computer Science, Data Science, Statistics, Mathematics или смежной области, либо эквивалентный опыт.</li><li>Сильные навыки Python, включая pandas, NumPy и scikit-learn.</li><li>Практический опыт работы как минимум с одним фреймворком глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow).</li><li>Твёрдое понимание основ ML: supervised и unsupervised learning, feature engineering, оценка моделей и избегание overfitting.</li><li>Практический опыт создания решений с LLM APIs, в идеале Anthropic Claude: prompt engineering, tool use, RAG и оценка выходных данных.</li><li>Опыт создания и использования REST APIs на Python (FastAPI или Flask).</li><li>Рабочее знание SQL (предпочтительно SQL Server) и NoSQL документной базы данных (предпочтительно MongoDB).</li><li>Уверенное владение Git, code review и Agile/Scrum workflow.</li><li>Чёткий письменный и устный английский (Upper-Intermediate или выше) для ежедневного взаимодействия с распределённой командой.</li><li>Проактивная письменная коммуникация: статус-апдейты, чёткие вопросы и задокументированные решения.</li><li>Ответственность за функции от прототипа до продакшна, а не только за ноутбуки.</li><li>Любознательность к новым AI-возможностям и способность здраво судить, когда более простой подход лучше.</li></ul><h3>Будет плюсом</h3><ul><li>Опыт с векторными базами данных или поиском по эмбеддингам (например, MongoDB Atlas Vector Search, pgvector, Pinecone).</li><li>Знакомство с агентными фреймворками, Model Context Protocol (MCP) или Claude Agent SDK.</li><li>Знакомство на уровне чтения с C# / .NET и Angular / TypeScript, достаточное, чтобы отследить, как вызываются ваши сервисы.</li><li>Опыт MLOps: Docker, CI/CD pipelines, версионирование моделей (MLflow или аналоги) и облачное развёртывание (Azure или AWS).</li><li>Предыдущая работа над multi-tenant B2B SaaS продуктом.</li><li>Работа в NLP с неструктурированным деловым текстом, таким как документы, электронные письма или исследовательский контент.</li><li>Понимание практик конфиденциальности и безопасности данных для клиентских данных, используемых в AI-функциях.</li></ul><h3>Процесс найма</h3><ol><li>Pre-screen звонок с Recruitment Manager.</li><li>Техническое интервью с DOIT Software.</li><li>Онлайн-звонок с клиентом.</li></ol><h3><strong>Когда вы откликаетесь на роль, пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:</strong></h3><ol><li>Сколько профессионального опыта у вас в data science / ML engineering? Укажите вашу основную специализацию.</li><li>Есть ли у вас сильные навыки Python, включая pandas, NumPy и scikit-learn?</li><li>Есть ли у вас практический опыт работы как минимум с одним фреймворком глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow)?</li><li>Сколько продакшн-опыта у вас с LLM и RAG?</li><li>Есть ли у вас опыт создания и использования REST APIs на Python (FastAPI или Flask)?</li><li>Каков ваш текущий уровень владения английским?</li><li>Пожалуйста, укажите ваши ожидания по месячной зарплате (gross сумма в USD).</li><li>Когда вы можете начать?</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/doit-software/vacancies/376025/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>