Visualizar currículo
Junior ML-engineer
Contratual
Rússia
IntegralTrabalho remoto
Experiência de trabalho
1 ano 4 meses
Último local de trabalho
SimbirSoft
ML-engineer
1 ano 4 meses
Sobre mim
Sobre mim
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
Experiência em Affiliate
Dados ausentes
Experiência de trabalho1 ano 4 meses
Abril 2025 - Julho 2026
(1 ano 4 meses)
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%
Habilidades
ООП
LlamaIndex
LangChain
Redis
Qdrant
Qwen
TTS
ASR
Postgre SQL
Git
Python
FastAPI
Pandas
API
Proficiência em idiomas
Intermediário Inglês
Nativo Russo
Emprego
Emprego
Integral
Formato de trabalho
Trabalho remoto, Híbrido, Escritório
Horário de trabalho
Flexível, 5/2
Mudança
Possível
Viagens de negócios
Viagens de negócios são possíveis