Lead AI/ML Engineer

#senior #400k #офис Selecty LEAD AI/ML ENGINEER от 400 000 ₽ за месяц Формат работы: офис (Москва) ☑️ Чем предстоит заниматься -Архитектура AI-системы: от выбора LLM-моделей до построения RAG-pipeline и интеграции компьютерного зрения — все ключевые технические решения на вашей стороне -Качество рекомендаций: мы не делаем proof-of-concept — каждая итерация должна повышать конверсию. Вы отвечаете за то, чтобы AI действительно помогал людям находить идеальный отдых -Быстрые итерации: мы выкатываем изменения каждую неделю, собираем метрики, анализируем и улучшаем. Идеальная среда для тех, кто хочет видеть результаты своей работы в реальном времени -Эксперименты: A/B тесты промптов, гибридный поиск (текст + визуал + отзывы), мультимодальные модели — вы решаете, что тестировать, и быстро проверяете гипотезы на реальных пользователях -Масштабирование: начинаем с 2000 туров на Мальдивы, к концу года обрабатываем 50,000+ туров по трём направлениям с тысячами запросов в день ☑️ Наши пожелания к кандидатам -Опыт с продакшен LLM-приложениями: вы уже строили RAG-системы или чат-боты на основе GPT/Claude, и знаете все подводные камни -Промпт-инжиниринг на уровне эксперта: умеете выжимать из моделей максимум через правильную структуру промптов, few-shot examples, chain-of-thought -Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском: понимаете, как работают similarity search, hybrid search, когда нужен reranking -Python на уровне продакшена: пишете чистый, быстрый код, который легко поддерживать -Продуктовое мышление: вы понимаете, что AI — это инструмент для решения бизнес-задачи, а не самоцель -Умение работать с метриками: конверсия, время сессии, escalation rate — это ваши главные KPI -Быстрота принятия решений: лучше выкатить несовершенное решение за неделю и протестировать, чем месяц делать идеальное -Умение объяснять сложное простым языком: нужно доносить до команды и бизнеса, почему мы выбираем ту или иную архитектуру -Будет плюсом: -Опыт с компьютерным зрением / мультимодальными моделями (CLIP, GPT-4o, Claude 4.5 Sonnet) -Опыт с high-load системами и оптимизацией latency -Понимание рекомендательных систем -Понимание MLOps: мониторинг моделей, версионирование, A/B тестирование -Опыт построения recommendation систем -Опыт построение MCPдля LLM систем -Вы сами пользовались LLM для автоматизации своих задач и знаете, что работает, а что нет