Senior Machine Learning Engineer
Через агенцію · Randstadhu
Розробник програмного забезпеченняСистемний аналітик
МатематикГнучкийПовнаБудапешт
Наш клієнт — провідна компанія у своєму секторі зі штаб-квартирою в США, багаторічною історією та глобальною мережею. Ми шукаємо досвідченого Senior Machine Learning Engineer до команди в Будапешті на позицію провідного технічного спеціаліста (individual contributor). У складі команди Data Engineering ви працюватимете на перетині дата-інженерії, прикладного ML та розробки ПЗ, проєктуючи, створюючи та впроваджуючи продакшн-системи ML та агентські системи штучного інтелекту, які безпосередньо впливають на бізнес.
Завдання
- Проєктування, створення та підтримка продакшн-пайплайнів ML від початку до кінця — інжиніринг ознак, навчання моделей, оцінка, розгортання, сервінг та моніторинг на AWS і Databricks.
- Проєктування та впровадження систем оркестрації агентського штучного інтелекту з використанням таких фреймворків, як LangChain, LangGraph, CrewAI або кастомних шарів, із продакшн-надійністю, оглядовістю, захисними бар'єрами, циклами планування та керуванням пам'ятттю.
- Створення та оптимізація сховищ ознак (feature stores), пайплайнів тренувальних даних та процесів інжинірингу ознак для обслуговування пакетних навантажень та інференсу в реальному часі.
- Керування інфраструктурою MLOps, зокрема CI/CD для моделей, автоматизованими пайплайнами донавчання, фреймворками A/B тестування, версіонуванням моделей, трекінгом експериментів та управлінням ML-активами за допомогою MLflow, Unity Catalog та Databricks Model Serving.
- Проєктування та впровадження паттернів інтеграції LLM, зокрема RAG-архітектур, систем керування промптами, фреймворків використання інструментів, векторних баз даних та керування пам'яттю / станом.
- Розробка моніторингу моделей для виявлення дрейфу (drift), сповіщень про деградацію продуктивності, відстеження витрат та автоматизованого усунення несправностей. Створення фреймворків оцінки для прогнозних моделей та агентських систем.
- Ухвалення рішень щодо розробки чи купівлі (build-vs-buy) та вибору фреймворків на основі прототипів і бенчмарків. Менторство ML-інженерів через технічні огляди дизайну, рев'ю коду та архітектурні поради.
Умови та пільги
Конкурентна компенсаціяКонкурентна базова зарплата та річний бонус.Пакет пільгПакет кафетерію та приватне медичне страхування.ГнучкістьГібридний формат роботи з вимогою присутності в офісі (Будапешт) 3 дні на тиждень та можливістю працювати з дому 2 дні на тиждень.
Вимоги
- Від 6 років досвіду в галузі машинного навчання (ML engineering), прикладного ML або суміжної розробки ПЗ з підтвердженим досвідом успішних продакшн-запусків.
- Від 2 років досвіду створення та експлуатації продакшн-систем ML, що обробляють реальний трафік та критично важливі для бізнесу рішення (не лише ноутбуки чи PoC).
- Продакшн-досвід роботи з екосистемою Databricks ML (MLflow, Model Serving, Feature Store, Unity Catalog) та супутніми сервісами AWS (SageMaker, Bedrock, S3, Lambda, Step Functions, ECS/EKS).
- Практичний досвід створення агентських систем штучного інтелекту (багатокрокова оркестрація, використання інструментів, цикли планування, керування пам'яттю, паттерни human-in-the-loop).
- Глибоке володіння Python та ML-фреймворками (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost) із сильними фундаментальними знаннями розробки ПЗ (тестування, контроль версій, рев'ю коду, CI/CD).
- Продакшн-досвід роботи з додатками LLM (RAG-пайплайни, векторні бази даних на кшталт Pinecone/Weaviate/Chroma/pgvector, ембединги, prompt engineering, fine-tuning) та оптимізацією інференсу в реальному часі / пакетного режиму (квантування, дистиляція, кешування).