ML инженер Middle+

Описание роли

На позиции ML инженера Middle+ вы будете развивать и поддерживать RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation) для travel-tech продукта, специализирующегося на сборе и анализе данных о точках интереса (POI), отзывах и описаниях. Ваша работа будет включать полный цикл: от сбора и трансформации данных до интеграции векторного поиска и реализации контекстного кэширования. Вы станете ключевым звеном между командой Data Science и продуктовой командой, влияя на скорость и качество ответов в чат-ботах и других LLM-приложениях.

Основные задачи:
* Сбор данных через ETL-пайплайны с помощью Airflow или Dagster;
* Подготовка и нормализация данных POI, отзывов, метаданных;
* Интеграция векторного поиска на базе Pinecone, Weaviate или FAISS;
* Реализация логики кэширования контекста для ускорения ответов;
* Prompt Engineering: создание и оптимизация промтов для GPT-3.5/4, Claude; A/B-тестирование и оценка качества;
* Интеграция и настройка OpenAI API: стриминг, обработка ошибок, fallback-механизмы и system-messages;
* Организация контейнеризации и оркестрации с Docker и Kubernetes;
* Мониторинг запросов, latency и стоимости запросов; настройка логирования и алертов;
* Внедрение CI/CD для ML-пайплайнов и моделей.

Уникальность вакансии

Вы получите возможность работать в travel-tech компании, где технологии искусственного интеллекта напрямую влияют на пользовательский опыт при выборе маршрутов и достопримечательностей. Среди преимуществ:
* Гибридный формат: первые два месяца в офисе для вхождения в процесс, далее полностью удалённо;
* Конкурентная зарплата до 350 000 RUB «на руки»;
* Разнообразие задач: от ETL и векторного поиска до prompt engineering и MLOps;
* Влияние на архитектуру системы и свобода выбора инструментов;
* Перспектива профессионального роста в AI-направлении и участие в экспериментах.

О компании

Наша компания — динамичный travel-tech стартап, цель которого — сделать бронирование и планирование путешествий максимально персонализированным благодаря AI. Мы активно внедряем современные ML-технологии, создаём интеллектуальные рекомендации и работаем с большими потоками данных о миллионах отзывов и POI по всему миру. В команде ценятся кросс-функциональное сотрудничество, открытость и стремление к инновациям. У нас нет сложных бюрократических процедур — только работа в малых автономных группах с фокусом на результат.