Senior ML/AI Engineer

Что предстоит делать

<p><a href="https://makeup.com.ua/" target="_blank">MAKEUP</a> — один из крупнейших e-commerce-проектов в сфере онлайн-ритейла косметики и парфюмерии. Компания работает на рынке 17 лет и представлена в 40 странах мира, каталог насчитывает более 200 000 товаров и более 340 млн пользователей. </p><p>Наша AI-команда разрабатывает сервисы, которыми ежедневно пользуются клиенты и сотрудники: LLM-ассистентку Sofi с RAG, гибридный поиск товаров по тексту и фото, Skin Analyzer для анализа состояния кожи по фото и внутренние AI-инструменты для code review, тестирования и работы со знаниями. Базовая <nobr>ML-инфраструктура</nobr> уже стабильно работает в production, и мы расширяем команду, чтобы развивать существующие сервисы и запускать новые. </p><p>Ищем <strong>Senior ML/AI Engineer</strong>, которому интересно не просто обучать модели, а доводить их до реальных сервисов. У нас <nobr>ML-инженер</nobr> сам проходит весь цикл от данных до сервиса в production. Это hands-on роль в AI-команде с подчинением AI Team Lead. Направления и приоритеты определены, а архитектурные решения принимаем вместе через design review. <br><br></p><p><strong>Что именно будет в твоём фокусе:</strong></p><p>— Разработка и развитие AI-сервисов: RAG-пайплайны, агентные сервисы, гибридный поиск по тексту и фото, <nobr>CV-решения,</nobr> внутренние AI-инструменты.</p><p>— Обучение и дообучение моделей (CV, embedding, reranker) или построение решений на базе готовых LLM — в зависимости от задачи.</p><p>— Работа с данными: подготовка датасетов, кластеризация, поиск дубликатов и аномалий, пайплайны подготовки данных.</p><p>— Развёртывание моделей как микросервисов инференса, версионирование моделей и CI/CD.</p><p>— Мониторинг качества, latency и затрат и их оптимизация: кеширование, роутинг между моделями, self-hosted модели.</p><p>— Исследование новых моделей и подходов (open-weight LLM, мультимодальные модели, новые техники поиска и ранжирования) и их проверка на наших данных перед выходом в production.</p><p>— Запуск AI-функций, которыми ежедневно пользуются клиенты MAKEUP, с измеримым влиянием на реальные метрики.</p><p><b><br>Что важно для этой роли: </b></p><p><strong>Опыт:</strong></p><p>— 4+ года в ML или backend-разработке.</p><p>— Практический опыт запуска AI-сервисов в production: не отдельных моделей или прототипов, а сервисов, которые ты поднял, вывел под реальную нагрузку и поддерживал.</p><p>— Опыт обучения и fine-tuning моделей.</p><p>— Опыт построения агентных систем.</p><p><strong>Знания и навыки:</strong></p><p>— Сильный Python и опыт написания production-кода.</p><p>— Развёртывание моделей: контейнеризация, сервинг моделей, работа с GPU.</p><p>— Микросервисная архитектура: API, очереди, кеширование, обработка отказов.</p><p>— <nobr>LLM-системы:</nobr> RAG, embeddings, векторные БД, tool calling, structured outputs, оценка качества.</p><p>— Понимание, где нужен агентный подход, а где надёжнее детерминированный пайплайн.</p><p>— Классический ML и работа с данными: кластеризация, feature engineering, SQL.</p><p>— MLOps: трекинг экспериментов, версионирование моделей, CI/CD, мониторинг в production.</p><p><strong>Будет преимуществом: </strong></p><p>— Развёртывание моделей в облаке на GPU (AWS, GCP, Azure или аналоги): выбор инстансов, автомасштабирование, контроль затрат. </p><p>— LLM observability: трейсинг и логирование запросов к моделям, Prometheus, Grafana. — Опыт в Computer Vision: сегментация, классификация, детекция. </p><p>— Построение аналитических и рекомендательных систем, e-commerce search. </p><p>— Квантизация LLM и оптимизация инференса моделей. </p><p>— Формирование датасетов и сигналов из логов и поведения пользователей. </p><p>— Кластеризация и feature extraction для текстов, изображений и поведения пользователей. </p><p><strong><br>Этапы найма:</strong> Знакомство с рекрутером → Техническое интервью с AI Team Lead → Финальная встреча с CTO → Job Offer </p><p><strong><br>Что ты получишь в MAKEUP: </strong></p><p>— Масштаб, который чувствуешь. Твои AI-сервисы ежедневно используют миллионы клиентов в 40 странах, и их влияние видно на реальных метриках. </p><p>— Production, а не прототипы. Базовая <nobr>ML-инфраструктура</nobr> уже работает, так что ты сразу развиваешь живые сервисы, а не строишь всё с нуля. </p><p>— Полный цикл. От данных и модели до сервиса в production.</p><p>— Короткий путь от идеи до решения. Совместные design review с командой и прямое взаимодействие с AI Team Lead и CTO. </p><p>— Гибкий формат. Можно работать из офиса в Киеве или удалённо. </p><p>— Конкурентная компенсация в соответствии с опытом и форматом сотрудничества.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/makeup/vacancies/376376/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>