ML Engineer

Описание роли

На позиции ML Engineer в компании Авиасейлс вы станете частью инновационной команды, отвечающей за разработку и поддержку сервисов на базе LLM (Large Language Models) и смежных моделей обработки естественного языка. Ваша цель — создавать высокоэффективные решения для автоматизации поиска и рекомендаций авиабилетов, улучшения пользовательского опыта и обработки запросов на естественном языке. Вы будете тесно взаимодействовать с продуктовой командой, дата-сайентистами и инфраструктурными инженерами для достижения стратегических бизнес-целей.

Ваши ключевые задачи:
* Разработка и поддержка микросервисов и компонентов на основе GPT, BERT и других языковых моделей.
* Исследование современных методов NLP и внедрение Retrieval-Augmented Generation (RAG) для повышения качества ответов и рекомендаций.
* Оптимизация ML-пайплайнов: мониторинг метрик, дообучение моделей и настройка алертинга.
* Построение продакшн-инфраструктуры с использованием Docker, настройка CI/CD и интеграция систем логирования.
* Анализ результатов A/B-тестов и подготовка отчётов для продуктовых и маркетинговых команд.

Особенности вакансии

* Полностью удалённый формат работы с гибким графиком без привязки к офису.
* Возможность влиять на продукты, которыми ежедневно пользуются миллионы пользователей.
* Работа с передовыми стеком: Python, PyTorch, numpy, pandas, matplotlib, tensorflow.
* Сотрудничество с опытными инженерами и ML-специалистами в области NLP и больших данных.
* Конкурентная заработная плата до 400 000 RUB и компенсация профильных курсов.

Дополнительная информация: проект использует микросервисную архитектуру на Kubernetes и векторные базы данных для хранения эмбеддингов. По данным индустриальных отчётов, внедрение RAG-методов позволяет повысить точность генерации на 30% по сравнению с традиционным fine-tuning.

О компании Авиасейлс

Авиасейлс — ведущая международная онлайн-платформа для поиска и бронирования авиабилетов, обслуживающая более 10 миллионов пользователей ежемесячно. Компания активно инвестирует в технологии Data Science, AI и большие данные для улучшения персонализированных рекомендаций и скорости обработки запросов. В корпоративной культуре ценятся открытость, командная поддержка и постоянное стремление к технологическим инновациям.