Junior ML-engineer у Росiя, договірна зарплата | Резюме фахівців digital, маркетингу та affiliate на arbihunter.com

    Junior ML-engineer

    Договірна
    Росiя
    Повна
    Віддалена робота
    Досвід роботи
    1 рік 4 місяці
    Останнє місце роботи

    SimbirSoft

    ML-engineer
    1 рік 4 місяці

    Про себе

    Про себе
    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

    Досвід в Affiliate

    Дані відсутні

    Досвід роботи
    1 рік 4 місяці

    Квітень 2025 - Липень 2026
    (1 рік 4 місяці)
    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%

    Навички

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

    Володіння мовами

    Середнiй Англiйська
    Рiдна мова Росiйська

    Зайнятість

    Зайнятість
    Повна
    Формат роботи
    Віддалена робота, Гібрид, Офіс
    Графік роботи
    Гнучкий, 5/2
    Переїзд
    Можливий
    Відрядження
    Відрядження можливі