ML инженер (Домен ИИ)

Что предстоит делать

• Развёртывание и настройка ИИ-решений (RAG, агенты, CV, прогнозирование) в инфраструктуре заказчика on-premise, гибрид, облако;
• Интеграция с корпоративными системами: DWH, CRM, 1С, Active Directory и др.;
• Настройка мониторинга, логирования, резервного копирования, alerting’а;
• Подготовка решений к ПСИ: документация, согласование с ИБ, проверка соответствия ФЗ-152, требованиям ЦБ РФ и др.;
• Обучение пользователей, проведение демо, поддержка в пилотах и внедрениях;
• Обратная связь в разработку по улучшению «внедряемости» и стабильности решений;
• Участие в создании технических демо: подготовка рабочих примеров, запись кратких видеопрезентаций, визуализация логики работы системы
• Здорово, если у тебя есть:
• Высшее образование (IT, техническое, математическое);
• Опыт развёртывания enterprise-решений у клиентов (желательно в финтехе, госсекторе или крупном бизнесе);
• Уверенные навыки работы с Linux, Docker, Git и CI/CD (GitLab CI, Jenkins);
• Навыки написания скриптов на Python/Bash для автоматизации процессов внедрения;
• Понимание принципов работы REST API, реляционных и аналитических СУБД (PostgreSQL, ClickHouse), брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ);
• Базовые знания сетевой безопасности: TLS, механизмы авторизации и аутентификации;
• Готовность к выездам и взаимодействию с клиентами;
• Опыт работы с LLM/RAG/агентными системами и MLOps-стеком;
• Практическое знакомство с LangChain / LangGraph / LlamaIndex и LLM API;
• Опыт во frontend или fullstack-разработке: умение быстро собирать демо-интерфейсы, интегрировать AI-логику с UI и итерироваться по пользовательскому опыту;
• Понимание предметных областей: retail, CIB, risk, compliance.