AI/ML инженер

Что предстоит делать

<p>DOIT Software ищет AI/ML Engineer для присоединения к инженерной команде B2B SaaS продуктовой компании и создания функций машинного обучения и AI в её платформе.</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, отслеживать и измерять свои отношения с отраслевыми аналитиками, которые влияют на покупателей на рынке.</p><p>Продукт сочетает специализированную CRM с доступной для поиска базой данных аналитиков и инфлюенсеров, аналитические и отчётные дашборды (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 (Claude от Anthropic) 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 API и работать в паре с инженерами для внедрения AI-функций в продакшн.</p><p>Вы будете подчиняться VP of Engineering. Это полноценная, полностью удалённая позиция, требующая как минимум <nobr>3-4</nobr> часов ежедневного пересечения с US Eastern Time для стендапов и парной работы.</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 разрабатывать признаки из продуктовых данных, хранящихся в SQL Server и MongoDB.</li><li>Определять метрики, проводить эксперименты и чётко сообщать результаты инженерным и продуктовым стейкхолдерам.</li><li>Мониторить модели в продакшне на предмет дрейфа, точности и стоимости, и переобучать по мере необходимости.</li></ul><p><strong>AI и интеграция Claude</strong></p><ul><li>Создавать функции на основе LLM с использованием Claude API: дизайн промптов, tool use, структурированные выходные данные и retrieval-augmented generation (RAG).</li><li>Разрабатывать оценочные наборы 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-ассистенты для кодирования, такие как Claude Code, для ускорения собственной разработки.</li></ul><p><strong>Работа с продуктовой инженерной командой</strong></p><ul><li>Упаковывать модели и AI-логику в виде Python-сервисов и REST API, которые вызывает бэкенд на C# (.NET).</li><li>Работать с Angular-разработчиками над тем, как AI-функции отображаются и ведут себя в UI.</li><li>Писать эффективные запросы к SQL Server и агрегации MongoDB, помогать проектировать схемы для данных, необходимых ML-функциям.</li><li>Участвовать в code review, планировании спринтов и стендапах, следуя практикам команды в отношении Git, CI/CD и тестирования.</li><li>Документировать модели, data pipelines и API, 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 области Computer Science, Data Science, статистики, математики или смежной области, либо эквивалентный опыт.</li><li>Сильные навыки Python, включая pandas, NumPy и scikit-learn.</li><li>Практический опыт как минимум с одним фреймворком глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow).</li><li>Твёрдое понимание основ ML: обучение с учителем и без учителя, feature engineering, оценка моделей и избегание переобучения.</li><li>Практический опыт создания решений с LLM API, в идеале Anthropic Claude: prompt engineering, tool use, RAG и оценка выходных данных.</li><li>Опыт создания и использования REST API 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 рабочими процессами Agile/Scrum.</li><li>Чёткий письменный и устный английский (Upper-Intermediate или выше) для ежедневного сотрудничества с распределённой командой.</li><li>Проактивная письменная коммуникация: обновления статуса, чёткие вопросы и задокументированные решения.</li><li>Ответственность за функции от прототипа до продакшна, а не только за блокноты.</li><li>Любопытство к новым возможностям AI и способность 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 фреймворками агентов, Model Context Protocol (MCP) или Claude Agent SDK.</li><li>Знакомство на уровне чтения с C# / .NET и Angular / TypeScript, достаточное, чтобы проследить, как вызываются ваши сервисы.</li><li>Опыт MLOps: Docker, CI/CD пайплайны, версионирование моделей (MLflow или аналоги) и облачное развёртывание (Azure или AWS).</li><li>Предыдущая работа над multi-tenant B2B SaaS продуктом.</li><li>Работа с NLP над неструктурированным бизнес-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>Предварительный звонок с Recruitment Manager.</li><li>Техническое интервью с DOIT Software.</li><li>Онлайн-звонок с клиентом.</li></ol><h3><strong>При подаче заявки на роль, пожалуйста, ответьте на следующие вопросы:</strong></h3><ol><li>Сколько у вас профессионального опыта в data science / ML engineering? Укажите вашу основную специальность.</li><li>Есть ли у вас сильные навыки Python, включая pandas, NumPy и scikit-learn?</li><li>Есть ли у вас практический опыт как минимум с одним фреймворком глубокого обучения (PyTorch или TensorFlow)?</li><li>Сколько у вас продакшн-опыта с LLM и RAG?</li><li>Есть ли у вас опыт создания и использования REST API на Python (FastAPI или Flask)?</li><li>Каков ваш текущий уровень владения английским?</li><li>Пожалуйста, укажите ваши ожидания по месячной зарплате (сумма gross в USD).</li><li>Когда вы можете начать?</li></ol> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/doit-software/vacancies/377256/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>