ML Engineer

Описание роли

Вакансия ML Engineer в офисе Vortex (Москва) предлагает работу с передовыми технологиями искусственного интеллекта и MLOps, включая RAG Pipeline, Vector Search и OpenAI API. Вы станете частью динамичной команды, отвечающей за полный цикл разработки ML-решений. По данным исследований, более 70% проектов с RAG-подходами показывают прирост точности рекомендаций свыше 15%.

В рамках роли вы будете:
• Разрабатывать RAG-пайплайны: сбор и предобработка данных через ETL (POI, отзывы, описания), интеграцию векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, FAISS) и реализацию кэширования контекста;
• Проводить Prompt Engineering: создание и оптимизация промтов, A/B-тестирование и оценка качества выходных результатов LLM;
• Интегрировать LLM API: работать с OpenAI API (стриминг, обработка ошибок), настраивать fallback-механизмы и system-messages;
• Обеспечивать MLOps-поддержку: контейнеризацию через Docker, оркестрацию с Kubernetes, мониторинг запросов, latency и расходов, а также CI/CD для ML-пайплайнов.

Уникальность вакансии

Выбирая Vortex, вы получаете:
• Доступ к современному стеку машинного обучения и MLOps: Pinecone, FAISS, Airflow, Dagster;
• Работа с актуальными LLM (GPT-3.5/4, Claude) и возможность влиять на архитектуру промтов;
• Участие в проектах travel-домена с опцией масштабирования RAG-систем;
• Гибкие подходы к экспериментам: feature-flags, A/B-тестирование, динамичные задачи в стартап-культуре;
• Офисный формат работы в центре Москвы, где легко обмениваться знаниями с командой молодых инициативных разработчиков.

О компании

Vortex — инновационный стартап в сфере AI/ML, специализирующийся на интеллектуальных рекомендационных системах для туристической отрасли. Наша миссия — создавать персонализированные решения, повышающие удовлетворённость пользователей и бизнес-эффективность клиентов. Ваша экспертиза в RAG-пайплайнах и MLOps поможет нам вывести продукты на новый уровень, сочетая исследовательские подходы и практические внедрения. Мы ценим открытое общение, взаимную поддержку и профессиональное развитие: участники команды регулярно посещают профильные конференции, обмениваются знаниями и получают возможность расти внутри компании.