Вакансия

Вакансия : Data Science / ML Engineer (универсальная роль) Компания : IMS Город : Санкт-Петербург Формат : удалёнка Занятость : full-time / part-time Зарплатная вилка : обсуждабельна (1500-2000/час, зависит от уровня кандидата, возможно обсуждение фиксированной оплаты) Трудоустройство : ГПХ, ИП, самозанятость, также обязательно подписание NDA и у нас высокие требования к конфиденциальности Задачи • Развивать AI-контур продукта: от обработки пользовательского запроса до финального ответа и визуализации результата. • Проектировать и улучшать retrieval/pipeline-логику для мульти-источников (Qdrant, MemGraph, PostgreSQL, нереляционные источники). • Развивать LLM-агентный контур (Query Planner loop): классификация запросов, декомпозиция подзадач, tool-calls, оценка достаточности данных. • Работать с эмбеддингами, семантическим поиском и качеством выдачи (релевантность, дедупликация, фильтрация, ранжирование). • Участвовать в оптимизации LLM-инференса (Qwen-семейство, LiteLLM-прокси), стоимости запросов и latency. • Настраивать и улучшать data/ML pipeline для обработки документов, мультимодального контента и подготовки данных для поиска/графа. • Взаимодействовать с backend-командой (FastAPI/WebSocket), участвовать в проектировании контрактов и интеграций сервисов. • Участвовать в формировании технических решений по масштабированию и производительности (кэширование в Redis, нагрузка, стабильность). Требования • Опыт работы в Data Science / ML Engineering от 2–5 лет (Middle / Middle+/Senior). • Уверенный Python и опыт production-разработки ML/DS-сервисов. • Практический опыт с LLM/NLP: промптинг, оркестрация вызовов, оценка качества ответов, оптимизация пайплайнов. • Опыт с векторным поиском и эмбеддингами (желательно Qdrant или аналогичные Vector DB). • Понимание работы с графовыми и реляционными БД (MemGraph/Neo4j, PostgreSQL) в контексте AI-поиска и аналитики. • Опыт проектирования API/интеграций (REST; понимание WebSocket и сервисного взаимодействия). • Умение формулировать гипотезы, проводить эксперименты и аргументированно выбирать технические решения. Будет большим плюсом • Опыт построения RAG/agentic систем в production. • Опыт оптимизации LLM-моделей и инфраструктуры инференса (latency/cost/quality trade-off). • Знание Redis-кэширования и подходов к session-aware caching. • Опыт с мультимодальными сценариями (текст + документы/медиа). • Опыт формализации контрактов между сервисами (в т.ч. gRPC/YAML/OpenAPI). • Опыт построения pipeline’ов обработки и классификации данных Мы предлагаем • Работу над технологически сложным продуктом на стыке LLM, поиска и графовых данных. • Возможность влиять на архитектуру AI-части и ключевые технические решения. • Гибкий удалённый формат работы. • Конкурентную оплату по уровню. • Сильную команду, минимум бюрократии и живое общение. Контакт: @Viki50562