Junior ML-engineer

    Contratual
    Rússia
    Integral
    Trabalho 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 trabalho
    1 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
    PostgreSQL
    Git
    Python
    FastAPI
    Pandas
    API

    Proficiência em idiomas

    Intermediário ინგlês
    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 possíveis