Старший AI / ML инженер

Что предстоит делать

<p>От имени нашего Клиента, Mobilunity ищет <strong>Senior AI / ML Engineer.</strong></p><p>Наш клиент — быстрорастущая, отмеченная наградами африканская некоммерческая организация, миссия которой — радикально изменить доступ к здравоохранению. Организация работает над укреплением потенциала и устойчивости девочек-подростков по всей Африке, создавая локальные экосистемы здравоохранения, которые предоставляют свободные от стигмы, бесплатные и качественные медицинские услуги.</p><p>Их технологическая платформа связывает общественные организации, поставщиков медицинских услуг и розничных партнёров, обеспечивая направление пациентов, верификацию оказания услуг, проведение платежей и генерацию данных в реальном времени.</p><p>Организация работает в Кении, Эфиопии, Уганде, Буркина-Фасо, Южной Африке и Нигерии, а также имеет дополнительные офисы в Португалии, Нидерландах и Великобритании. Глобальная команда состоит из более чем 250 международных коллег и работает в быстром, неформальном и коллаборативном окружении.</p><p>Роль сосредоточена на одном из критических вызовов масштабирования организации: рисках и мошенничестве на платформе. Она сочетает сильные навыки в области software engineering и data infrastructure с глубоким практическим опытом создания и развёртывания современных AI и <nobr>LLM-based</nobr> систем в продакшене.</p><p><strong>Ключевые обязанности:</strong></p><p><strong>Agentic Systems &amp; GenAI Engineering</strong></p><ul><li>Проектировать, развёртывать и отлаживать сложные agentic AI workflows с многошаговым reasoning, интеграцией памяти и Model Context Protocol (MCP).</li><li>Создавать и эксплуатировать мультиагентные системы с использованием LangGraph, LangChain или эквивалентных фреймворков.</li><li>Проектировать и непрерывно улучшать Retrieval-Augmented Generation (RAG) пайплайны, включая стратегии чанкинга, механизмы retrieval и сквозную оценку.</li><li>Развёртывать и эксплуатировать <nobr>LLM-based</nobr> сервисы в продакшене.</li><li>Оптимизировать LLM-системы по latency, throughput, надёжности и облачным затратам с использованием таких технологий, как LiteLLM, vLLM, SageMaker или Bedrock.</li></ul><p><strong>Production ML &amp; Engineering</strong></p><ul><li>Разрабатывать традиционные модели машинного обучения для структурированных данных, включая задачи классификации, регрессии, ранжирования и/или NLP.</li><li>Писать чистый, поддерживаемый, production-quality код на Python, который интегрируется с более широкой экосистемой data и software engineering.</li><li>Работать с крупномасштабными структурированными наборами данных, используя сложные SQL-запросы и data pipelines.</li><li>Проектировать и поддерживать подходы к оценке и мониторингу AI/ML систем.</li><li>Участвовать в командных ритуалах, технической документации и общих инженерных практиках.</li><li>Создавать системы с надлежащей обработкой сбоев, мониторингом и graceful degradation.</li><li>Брать на себя ответственность за решения от начального проектирования до эксплуатации в продакшене и непрерывной оптимизации.</li></ul><p><strong>Требования:</strong></p><ul><li>5+ лет профессионального опыта в роли ML Engineer, Data Scientist, AI Engineer, Software Developer или аналогичной роли.</li><li>Подтверждённый опыт выпуска и эксплуатации production software.</li><li>Выдающееся владение Python.</li><li>Сильный опыт работы с крупномасштабными структурированными данными с использованием SQL.</li><li>Подтверждённый практический опыт создания и обслуживания <nobr>LLM-based</nobr> или agentic AI систем для реальных пользователей в продакшене, а не только разработки внутренних прототипов.</li><li>Практический опыт с agent orchestration, многошаговыми AI workflows или аналогичными production GenAI системами.</li><li>Твёрдое понимание традиционного машинного обучения с сильной экспертизой как минимум в одной области, такой как tabular ML, NLP или deep learning.</li><li>Сильное понимание production ML систем, включая надёжность, мониторинг, оценку и оптимизацию.</li><li>Сильные навыки устной и письменной коммуникации на английском языке.</li><li>Способность работать независимо, быстро проходить итеративные циклы обратной связи и брать на себя ответственность за бизнес-результаты.</li></ul><p><strong>Будет плюсом:</strong></p><ul><li>Опыт в областях Risk, Fraud, Credit, Insurance, Cybersecurity, Fintech или аналогичных доменах.</li><li>Опыт с GenAI observability, drift detection и фреймворками оценки, такими как LangSmith, Evidently или RAGAS.</li><li>Практический опыт с AWS-окружениями и автоматизацией MLOps.</li><li>Опыт с контейнеризацией и CI/CD для систем машинного обучения.</li><li>Опыт с LLM serving и оптимизацией с использованием таких инструментов, как LiteLLM, vLLM, SageMaker или Bedrock.</li><li>Опыт с LangGraph, LangChain, MCP или мультиагентными фреймворками.</li><li>Опыт менторства junior-инженеров или вклада в более широкое техническое сообщество через блоги, доклады или публичные выступления.</li></ul><p><strong>Присоединяйтесь к нам, и давайте расти вместе!</strong></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/mobilunity/vacancies/375663/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>