Junior ML-engineer

    Sözleşmeli
    Rusya
    Tam zamanlı
    Uzaktan çalışma
    İş Deneyimi
    1 yıl 4 ay
    Son çalışma yeri

    SimbirSoft

    ML-engineer
    1 yıl 4 ay

    Hakkımda

    Hakkımda
    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

    Affiliate Deneyimi

    Veri yok

    İş Deneyimi
    1 yıl 4 ay

    Nisan 2025 - Temmuz 2026
    (1 yıl 4 ay)
    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%

    Beceriler

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

    Dil yeterliliği

    Orta İngilizce
    Ana dil Rusça

    İstihdam

    İstihdam
    Tam zamanlı
    Çalışma formatı
    Uzaktan çalışma, Hibrit, Ofis
    Çalışma programı
    Esnek, 5/2
    Taşınma
    Mümkün
    Seyahatler
    Seyahat mümkün
      Junior ML-engineer Rusya, sözleşmeli maaş | Digital, pazarlama ve affiliate uzmanlarının özgeçmişleri arbihunter.com'da