Junior ML-engineer

    Vertraglich
    Russland
    Vollzeit
    Fernarbeit
    Berufserfahrung
    1 Jahr 4 Monate
    Letzter Arbeitsplatz

    SimbirSoft

    ML-engineer
    1 Jahr 4 Monate

    Über mich

    Über mich
    ML-инженер, 1+ год коммерческой разработки RAG-систем и AI-агентов. Ищу позицию ML-инженера с фокусом на LLM / NLP или RAG-системы. Дополнительно занимаюсь разработкой собственных проектов: 1) AI-наставник по ML. - Разработал AI-агента на RAG-системе, состоящей из более 300 различных статей по машинному обучению, для быстрого поиска информации и углубления понимания ML-концепций. - Реализовал полный цикл: сбор и обработка данных, чанкинг, векторный индекс, генерация ответов, контейнеризация. - Стэк: Python, LlamaIndex, Qwen, Qdrant, Docker - Ссылка на github проекта: https://github.com/VLGen/AI-mentor 2) Голосовой помощник-повар. - Создал голосового ассистента для помощи в приготовлении блюд, подборе рецептов, сопровождении на этапах готовки с использованием ASR и LLM. - Реализовал голосовой ввод/вывод и интеграцию с LLM. - Стэк: Python, Vosk, Transformers, Qwen, Sounddevice. - Ссылка на github проекта: https://github.com/VLGen/AI-Voice-controlled-cooking-assistant.git GitHub профиль: https://github.com/VLGen

    Erfahrung im Affiliate

    Keine Daten vorhanden

    Berufserfahrung
    1 Jahr 4 Monate

    April 2025 - Juli 2026
    (1 Jahr 4 Monate)
    SimbirSoft
    ML-engineer
    1. Разработал скрипты для загрузки, очистки и унифицированной обработки текста из внутренних нормативных документов с использованием фреймворка LlamaIndex, создав единый формат данных для RAG-пайплайнов и обеспечив подключение новых типов источников без доработки основного конвейера; 2. Отвечал за чанкинг и построение индексов в проектировании и выводе в продакшен RAG-пайплайна (LlamaIndex, LangChain, Qdrant, Qwen-72B) на основе корпоративной базы знаний, состоящей из 500+ документов - время поиска ответов сокращено с 15-20 минут до 30 секунд; 3. Внедрил слой кэширования для частых вопросов в Redis, ускорив их обработку в 10 раз и сократив количество повторных обращений к downstream-компонентам, что позволило снизить нагрузку на поддержку на 20%; 4. Провел системное тестирование RAG-based AI-агента на 600 тестовых вопросах: по результатам анализа ошибок оптимизировал чанкинг и промты, повысив recall релевантных ответов с 78% до 89%

    Fähigkeiten

    ООП
    LlamaIndex
    LangChain
    Redis
    Qdrant
    Qwen
    TTS
    ASR
    Postgre SQL
    Git
    Python
    FastAPI
    Pandas
    API

    Sprachkenntnisse

    Mittelstufe Englisch
    Muttersprache Russisch

    Beschäftigung

    Beschäftigung
    Vollzeit
    Arbeitsformat
    Fernarbeit, Hybrid, Büro
    Arbeitszeitplan
    Flexibel, 5/2
    Umzug
    Möglich
    Dienstreisen
    Dienstreisen möglich