Applied ML Engineer

Описание роли

В роли Applied ML Engineer вы будете заниматься разработкой, поддержкой и оптимизацией высокопроизводительных облачных сервисов, в которых используются машинные модели. Ваши ключевые задачи:
• Проектирование и реализация серверных компонентов для работы ML-моделей в условиях 24/7 и высокой нагрузки;
• Исследование, оценка качества и производительности конкурентных и open source моделей;
• Тонкая настройка (fine-tuning) и дообучение моделей для специфических рынков и сценариев применения;
• Интеграция ML-стеков, таких как PyTorch, ONNX и OpenVINO, в облачную инфраструктуру;
• Автоматизация CI/CD процессов для непрерывного развёртывания и мониторинга ML-сервисов;
• Взаимодействие с командами DevOps и продуктового инжиниринга для обеспечения отказоустойчивости и масштабируемости решений.

Особенности вакансии

Вы получите уникальную возможность:
• Работать полностью удалённо без ограничения по локации;
• Участвовать в развитии контакт-центра нового поколения на базе AI, где по данным Gartner использование AI повышает удовлетворённость клиентов на 15%;
• Овладеть современными инструментами для обработки речевых данных и аудио (Librosa, TorchAudio, FFmpeg);
• Заниматься не фундаментальными исследованиями, а прикладными задачами с реальными пользователями и бизнес-метриками;
• Получить поддержку при возможном релокации в Калифорнию по визам L1 или H1B;
• Сотрудничать с опытной международной командой инженеров и обмениваться знаниями на регулярных технических сессиях.

О компании Bright Pattern Inc

Bright Pattern Inc — ведущий разработчик B2B SaaS-решений для контакт-центров. Платформа компании объединяет телефонную, SMS, email, web chat, видео и популярные мессенджеры (WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger) в единую систему. На базе AI-инструментов Bright Pattern обеспечивает автоматическую маршрутизацию, прогнозную аналитiku и интеллектуальную обработku запросов. Ежедневно миллионы обращений клиентов обрабатываются в облаке компании. Bright Pattern известна простотой развертывания, гибкой архитектурой и фокусом на удовлетворённости конечных пользователей в отраслях розницы, здравоохранения и финансов.