logo[мetahunt]
> DOU

AI Engineer

Центр Масштабування Технологічних Рішень700 USD
machine learningpythonpytorchtensorflowscikit-learnraglangchainlanggraphollamavllmfaissqdrantweaviatemilvuspineconecudafine-tuningcomputer vision
crewaiautogensemantic kernel
experience2+ years
domainDefTech
locationKyiv, Ukraine
> full description

Шукаємо NLP/LLM Розробника, який займатиметься проєктуванням, розробкою та впровадженням ML/NLP рішень.

🎯 Ключові обов’язки

  • Проєктування, розробка та впровадження ML/LLM моделей
  • Розробка та підтримка (RAG) пайплайнів: чанкінг, індексація, ретрівал, інтеграція з LLM
  • Побудова агентних систем: оркестрація інструментів, управління контекстом і пам’яттю, побудова багатокрокових ланцюгів дій
  • Проєктування систем оцінки якості ML/NLP та агентних рішень
  • Розробка мультимодальних систем на стику computer vision та LLM (обробка зображень і документів разом із текстом)
  • Розгортання та обслуговування моделей на локальній інфраструктурі local host)
  • Fine-tuning моделей під конкретні задачі та домени (LoRA/QLoRA, instruction tuning тощо)
  • Хостинг та обслуговування моделей на NVIDIA GPU-інфраструктурі, управління VRAM (розподіл пам’яті, батчинг, квантизація моделей для економії ресурсів)

🛠️ Вимоги до кандидата

  • Досвід у Machine Learning / Data Science від 2 років, впевнене володіння Python та ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn або Keras)
  • Досвід роботи з LLM та трансформерними архітектурами, включно з мультимодальними системами на стику computer vision та LLM (текст + зображення)
  • Досвід розгортання локально розміщених LLM (Ollama, vLLM, llama.cpp, LM Studio тощо) та практичний досвід fine-tuning (LoRA/QLoRA, instruction tuning, RLHF або подібні підходи)
  • Досвід побудови RAG-пайплайнів «з нуля» (стратегії чанкінгу, вибір embedding-моделей, індексація, ретрівал) та роботи з векторними базами даних (FAISS, Qdrant, Weaviate, Milvus, Pinecone або подібними)
  • Досвід побудови агентних систем та оркестрації (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel або подібними), розуміння патернів управління контекстом і пам’яттю в багатокрокових LLM-системах
  • Досвід побудови процесів human-in-the-loop оцінки та збору зворотного зв’язку для безперервного покращення моделей
  • Знання хостингу моделей на NVIDIA GPU (CUDA, драйвери, моніторинг) та управління VRAM (розрахунок пам’яті, оптимізація навантаження, робота з квантизованими моделями)

✨ Умови служби

  • Можливість прийому цивільних на військову службу за контрактом
  • Можливість переведення чинних військовослужбовців, які за висновком ВЛК придатні до служби у військових частинах забезпечення, ТЦК та СП, ВВНЗ, навчальних центрах тощо
  • Грошове забезпечення від 30 000 гривень
  • Служба в місті Київ
  • Можливість приєднатися до команди, яка здійснює ключовий вплив на оборонні проєкти
Відгукнутись на вакансію