Senior AI/ML-инженер (Ташкент)

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.

Описание

NIS — это ведущий enterprise-вендор в сфере безопасного ИИ, специализирующийся на создании инфраструктурных платформ для автономных агентов. Мы разрабатываем собственные On-Premise решения, которые интегрируются в закрытые контуры государственных структур и корпораций на принципах Zero Trust. Наша цель — предоставить бизнесу полную мощь генеративного ИИ, гарантируя абсолютную сохранность конфиденциальных данных. 12+, asyncio, FastAPI, Uvicorn, Pydantic v2, LiteLLM, vLLM, TGI, Ollama, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Chroma, Pinecone, Sentence-Transformers, OpenAI Embeddings, Unstructured, Chonkie, LangChain Text Splitters, FlashRank, Cohere, Presidio, NeMo Guardrails, Detoxify, OpenLLMetry, LangFuse, LangSmith, Prometheus, Docker, Kubernetes, CUDA, GPU, A10, A100, MinIO. Чем предстоит заниматься? Разрабатывать LLM routing и gateway слой; Реализовывать и оптимизировать RAG-пайплайны; Встраивать guardrails и AI safety механизмы; Интегрировать LLM observability и трейсинг; Оптимизировать inference по latency, throughput и стоимости; Реализовывать evaluation-пайплайны качества ответов; Работать с GPU-инфраструктурой и масштабированием. Мы ожидаем: Опыт: от 5 лет коммерческой разработки на позиции ML-инженера; Production ML: реальный опыт вывода моделей в продуктивные среды, глубокое понимание жизненного цикла модели — от экспериментов до мониторинга; RAG-архитектуры: практическая работа с векторными БД (Qdrant, Milvus, Weaviate, PGVector) и фреймворками (LangChain, LlamaIndex или кастомные решения); Python: экспертное владение Python и async-стеком (asyncio, aiohttp, FastAPI); Эксперименты: умение проектировать A/B-эксперименты, работать с метриками и интерпретировать результаты; LLM: продуктовый опыт работы с большими языковыми моделями; Безопасность: понимание рисков и принципов безопасности LLM-систем (prompt injection, data leakage, jailbreak). Будет плюсом Agentic RAG и multi-agent системы; Fine-tuning (LoRA, QLoRA, PEFT); Multi-modal модел

Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.