Старший AI инженер

Что предстоит делать

<p>Мы ищем <strong>Senior AI Engineer</strong> для работы над AI-слоем нашей платформы аналитики, с фокусом на мультимодальные данные и структурированные знания.</p><p>Мы работаем с текстовыми данными, данными социальных сетей, изображениями, геопространственными данными и временными рядами в больших масштабах. Значительная часть AI-задачи — превращение этих данных в знания: распознавание реальных сущностей, стоящих за ними, обогащение их контекстом и связывание их между собой, чтобы аналитики и AI-системы могли рассуждать across источников, локаций и времени.</p><p>У вас будет практический опыт применения моделей ML и NLP к реальным данным, моделирования того, что они извлекают, в графы знаний и интеграции ваших моделей в крупномасштабные data pipelines. Вы также будете адаптировать модели через fine-tuning там, где готовые решения не справляются. Нам важнее то, как вы рассуждаете о выборе моделей и архитектуры, чем какой-либо конкретный фреймворк.</p><p>Это практическая, senior-роль с реальной ответственностью за модели, pipelines и техническое направление. Это инженерная роль, а не исследовательская: вы будете владеть моделями end-to-end, от fine-tuning до их обслуживания on-prem и запуска в production.</p><p><strong>Требования</strong></p><p><strong>Инженерные навыки:</strong></p><ul><li>Сильные навыки Python и опыт поставки production AI/ML-сервисов.</li><li>Опыт с FastAPI, Docker и асинхронным программированием.</li><li>Хорошее знание баз данных, включая PostgreSQL, Elasticsearch и векторные базы данных.</li><li>Подтверждённый опыт эксплуатации и интеграции AI-нагрузок в очередевые, распределённые data pipelines (например, Celery, RabbitMQ, Apache Kafka или облачные аналоги) для крупномасштабного AI-обогащения и batch inference.</li></ul><p><strong>Навыки в AI:</strong></p><ul><li>3+ года практического опыта в AI/ML с фокусом на <nobr>LLM-based</nobr> системах в production.</li><li>Подтверждённый опыт извлечения информации из неструктурированных данных, включая извлечение сущностей и связей, разрешение сущностей или связывание сущностей.</li><li>Опыт с графами знаний, от проектирования онтологий и схем графов до работы с графовыми базами данных (например, Neo4j) или GraphRAG.</li><li>Практический опыт с мультимодальными моделями, применяемыми к реальным данным.</li><li>Практический опыт fine-tuning открытых моделей (например, LoRA/PEFT, SFT, embedding-модели), включая подготовку датасетов и оценку.</li><li>Сильное понимание архитектур трансформеров и фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch.</li><li>Понимание методологий оценки выходных данных моделей.</li><li>Английский уровня Upper-intermediate (B2) или выше.</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт с геопространственными данными, спутниковыми или аэрофотоснимками, дистанционным зондированием или геопространственным компьютерным зрением.</li><li>Опыт с on-prem обслуживанием моделей и оптимизацией inference (vLLM, TGI, квантизация).</li><li>Опыт в сфере threat intelligence, OSINT, геопространственной разведки или обороны.</li></ul><p><strong>Мы предлагаем:</strong></p><ul><li>Возможность внести вклад в mission-driven стартап и поддерживать престижных клиентов, включая правительства по всему миру, корпоративных клиентов и ведущие NGO в решении глобальных проблем безопасности.</li><li>Автономию и свободу для проведения экспериментов и воплощения собственных идей.</li><li>Remote-first формат: работа из Украины или из любой точки Европы.</li><li>Неограниченный оплачиваемый отпуск, а также общественные праздники компании.</li><li>Программное обеспечение и AI-инструменты, необходимые для вашей работы, оплачиваются.</li><li>Бюджет на конференции, курсы и профессиональное развитие.</li></ul><p><strong>Процесс найма<br></strong>интервью с рекрутером → техническое интервью → практическое программирование → финальное интервью с сооснователем → проверка рекомендаций и оффер</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/osavul/vacancies/376809/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>