Тимлид ML/AI-разработки

О компании

Riverstart — на рынке с 2012 года. Входим в топ-20 разработчиков сложных проектов в России. Специализируемся на enterprise-решениях: веб-приложения, системы аналитики, ML-сервисы, высоконагруженные платформы.

Ищем тимлида ML/AI-направления для руководства командой и реализации комплексных проектов с использованием машинного обучения и нейросетевых технологий.

Что предстоит делать:

Управление командой и проектами:

• Руководить командой ML-инженеров и нейроразработчиков
• Планировать спринты, распределять задачи, контролировать сроки
• Проводить code review и обеспечивать качество кода
• Участвовать в найме и онбординге новых специалистов
• Развивать компетенции команды, проводить менторинг

Техническое лидерство:

• Проектировать архитектуру ML-решений для различных задач бизнеса
• Выбирать оптимальный стек технологий под каждый проект
• Разрабатывать стандарты и best practices для ML-разработки
• Участвовать в проектировании интеграций ML-моделей в продуктовые системы

Реализация сложных проектов:

• Системы рекомендаций: персонализация контента, товаров, услуг
• NLP-решения: поисковые системы, чат-боты, анализ текстов, RAG-системы
• Компьютерное зрение: распознавание объектов, обработка изображений/видео
• Прогнозная аналитика: прогнозирование, обнаружение аномалий
• Generative AI: интеграция LLM, fine-tuning, промт-инжиниринг

MLOps и инфраструктура:

• Выстраивать процессы CI/CD для ML-моделей
• Организовывать мониторинг и версионирование моделей
• Оптимизировать производительность и стоимость инфраструктуры
• Внедрять автоматизацию retrain-пайплайнов

Требования:

Обязательные:

• Опыт работы с ML/DL от 5+ лет
• Опыт управления командой или техническим лидерством от 2+ лет
• Глубокое понимание ML-пайплайнов: от сбора данных до production
• Уверенное владение Python и ML-фреймворками
• Опыт работы с LLM, эмбеддинг-моделями, transformer-архитектурами
• Опыт разворачивания моделей в облаках (Yandex Cloud, AWS, GCP)
• Знание MLOps-практик и инструментов (MLflow, Kubeflow, DVC и т.п.)
• Опыт интеграции ML в backend-системы (API, очереди, БД)
• Умение декомпозировать задачи и оценивать сроки

Будет значительным плюсом:

• Опыт с векторными БД
• Опыт построения поисковых систем
• Опыт оптимизации моделей
• Опыт с Kubernetes, Docker, CI/CD
• Знание высоконагруженных систем и оптимизации производительности
• Опыт работы с большими данными
• Публикации, выступления на конференциях

Мы предлагаем:

• Работу над разнообразными и технически сложными проектами
• Возможность влиять на технологический стек и архитектурные решения
• Профессиональную команду и атмосферу взаимопомощи
• Конкурентную заработную плату и возможность роста
• Гибридный или удаленный формат работы