Machine Learning Engineer
Через агенцію · Randstadhu
Розробник програмного забезпеченняРозробник застосунківСистемний аналітикГнучкийПовнаБудапешт
Наш клієнт — американська компанія — лідер ринку у своєму секторі з багатодесятирічною історією та гнуглою глобальною мережею. Ми шукаємо висококваліфікованих Machine Learning Engineer для приєднання до їхньої команди в Будапешті як технічних спеціалістів. Працюючи всередині організації Data Engineering разом із досвідченими ML-інженерами, інженерами даних та дата-саєнтистами, ви зосередитеся на впровадженні, розгортанні та підтримці ML-пайплайнів та AI-функцій із продакшн-рівнем ретельності.
Завдання
- Створення та підтримка продакшн ML-пайплайнів: інжиніринг ознак, навчання моделей, оцінка, деплой та моніторинг на AWS і Databricks.
- Впровадження та експлуатація агентських AI-воркфлоу з використанням таких фреймворків, як LangChain, LangGraph або еквівалентних.
- Розробка та підтримка пайплайнів інжинірингу ознак, забезпечення якості даних, актуальності та узгодженості між пакетними шляхами обслуговування та в реальному часі.
- Експлуатація та розширення інфраструктури MLOps: CI/CD моделей, трекінг експериментів, автоматичне перенавчання, версіонування моделей та моніторинг продуктивності за допомогою інструментів MLflow і Databricks.
- Створення та підтримка RAG-пайплайнів, інтеграцій векторних баз даних, систем керування промптами та компонентів використання інструментів для додатків на базі LLM.
- Створення дашбордів моніторингу моделей та сповіщень: відстеження дрейфу, затримки, показників помилок та вартості, з ескалацією аномалій у контексті.
- Написання продакшн-якості код на Python із ретельним тестуванням, документацією та дотриманням командних інженерних стандартів.
- Участь у чергуваннях on-call для ML-систем, триаж продакшн-інцидентів та впровадження виправлень з належною терміновістю.
- Співпраця з інженерами даних щодо залежностей вхідних пайплайнів та з дата-саєнтистами щодо перетворення результатів досліджень на сервіси, готові до розгортання.
Умови та пільги
Конкурентна компенсаціяКонкурентна базова зарплата та річний цільовий бонус.Пакет перевагПакет Cafeteria та приватне медичне страхування.ГнучкістьГібридний режим роботи з вимогою присутності в офісі 3 дні на тиждень (Будапешт) та можливостю працювати 2 дні на тиждень віддалено.
Вимоги
- 3 роки досвіду в інженерії машинного навчання, прикладному ML або розробці програмного забезпечення зі значним фокусом на ML та нещодавнім досвідом продакшн-доставки.
- Досвід продакшн-розгортання та підтримки ML-моделей в середовищі обслуговування, що обробляє реальний трафік інференсу поза межами notebook-стадії.
- Впевнене володіння екосистемою Databricks ML (MLflow, Model Serving, Feature Store) та знайомство з супутніми сервісами AWS (SageMaker, S3, Lambda, Step Functions, ECS/EKS).
- Практичний досвід створення додатків з LLM: реалізації RAG, векторні бази даних, промпт-інжиніринг та інтеграція моделей через API (OpenAI, Anthropic, Bedrock або еквівалент).
- Продакшн-досвід роботи з агентськими шаблонами AI: багатоетапна оркестрація, використання інструментів або автоматизація робочих процесів з використанням LangChain, LangGraph чи подібних фреймворків.
- Міцні знання Python та надійні основи розробки ПЗ: контроль версій, тестування, CI/CD, код-рев'ю та дебаггінг продакшн-систем.
- Досвід роботи принаймні з одним основним ML-фреймворком (PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost), що застосовується до продакшн-задач прогнозування.
- Знайомство з контейнеризованим розгортанням (Docker, ECS або Kubernetes) та концепціями інфраструктури як коду (IaC).