AI / ML Engineer (Python)

Описание

Мы - международная IT-компания с главным офисом в Санкт-Петербурге и распределенной командой по всему миру. Наш опыт в IT-разработке финтех решений насчитывает более 10 лет. Мы создаем продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру.

Сейчас для реализации наших амбициозных планов мы ищем AI / ML инженера, которому интересны сложные задачи и хочется строить новый продукт.

Мы дадим тебе возможность использовать свой опыт по полной, каждый день узнавать что-то новое, видеть результат своей работы и чувствовать ценность своего вклада в достижении цели.

Чем предстоит заниматься:

AI для документов и KYC

• Разрабатывать и развивать AI-решения для анализа документов, изображений и текста (KYC-верификация, извлечение и проверка данных, контроль качества).
• Работать с прикладными задачами:
  • Computer Vision и Document AI
    (определение типа документа, проверка качества изображений, OCR);
  • извлечение и валидация структурированных данных;
  • комбинированные пайплайны CV + OCR + NLP .
• Подбирать и адаптировать модели под бизнес-задачи:
  • использование pre-trained моделей;
  • донастройка и адаптация под реальные данные;
  • анализ ограничений, стабильности и качества моделей.

AI-ассистенты и RAG

• Участвовать в разработке AI-ассистентов для бизнес-процессов
  (KYC-операторы, внутренние команды, поддержка).
• Реализовывать и развивать RAG-подходы :
  • работа с embeddings;
  • retrieval и similarity search;
  • контроль объёма и качества контекста.
• Интегрировать LLM в систему как вспомогательный слой , а не ядро:
  • объяснение решений моделей;
  • суммаризация и работа с неструктурированными данными;
  • строгие форматы ответов и валидация результатов.

Inference, production и интеграция

• Разрабатывать inference-пайплайны и AI-сервисы :
  • preprocessing входных данных;
  • запуск моделей;
  • post-processing и валидация результатов;
  • нормализация и агрегация выходных данных.
• Участвовать в интеграции AI-решений в продукт:
  • взаимодействие с backend-командой;
  • интеграция через API / gRPC / очереди сообщений;
  • участие в обсуждении архитектурных решений.
• Учитывать требования production-использования моделей:
  • стабильность и предсказуемость inference;
  • воспроизводимость результатов;
  • контроль версий моделей и пайплайнов.

Deployment и эксплуатация

• Участвовать в подготовке AI-сервисов к деплою и эксплуатации:
  • контейнеризация моделей и сервисов;
  • взаимодействие с Ops-командами;
  • понимание вариантов развёртывания (cloud / Kubernetes / on-prem).
• Участвовать в поддержке моделей в продакшене:
  • анализ деградаций качества;
  • работа с инцидентами;
  • улучшение стабильности решений.

Безопасность и compliance

• Работать с персональными и чувствительными данными:
  • минимизация утечек информации;
  • корректная обработка и хранение данных;
  • контроль выходных данных моделей.
• Учитывать требования безопасности и AI-compliance.

Наши ожидания от кандидата:

Обязательно

• Практический опыт разработки и применения AI / ML моделей в прикладных задачах.
• Уверенное владение Python и ML-стеком.
• Понимание принципов:
  • Computer Vision и Document AI;
  • OCR и анализа изображений;
  • inference и оценки качества моделей.
• Опыт работы с:
  • pre-trained моделями и open-source ML-библиотеками;
  • пайплайнами обработки данных и inference.
• Понимание жизненного цикла AI-решений:
• эксперименты и прототипирование;
  • адаптация и валидация;
  • использование и поддержка в production.
• Умение документировать решения:
  • описание моделей и пайплайнов;
  • ограничения и допущения;
• рекомендации по использованию.

Будет плюсом

• Опыт работы с:
  • OCR и Document AI (PaddleOCR, Tesseract и аналоги);
  • Computer Vision моделями;
  • LLM и мультимодальными моделями.
• Опыт реализации RAG-подходов :
  • embeddings;
  • retrieval;
  • similarity search.
• Базовое понимание интеграции AI-сервисов в backend-системы:
  • взаимодействие через API / gRPC;
  • работа с очередями сообщений (RabbitMQ и аналоги);
  • использование реляционных БД (например, PostgreSQL) для хранения результатов и метаданных.
• Понимание вариантов деплоя моделей и AI-сервисов.
• Опыт взаимодействия с backend и Ops-командами.
• Знание требований к безопасности данных, privacy и AI-compliance.

В нашей команде тебя ждет:

• Абсолютное доверие с нашей стороны;

• Высокий уровень дохода;

• Официальное трудоустройство, белая заработная плата;

• ДМС со стоматологией;

• Компенсация спорта и обучения;

• Любой формат работы на выбор (офис / гибрид / удаленка);

• Участие в топовых конференциях, тренингах и обучениях;

• Незабываемые корпоративы и увлекательные тимбилдинги;

• Красивый светлый офис с вкусным кофе и горячими завтраками;

• Крутая дружная команда, которая всегда тебя поддержит;

• И все, что нужно для безопасной счастливой жизни.