ML Engineer / LLM Engineer

Ищем практического ML Engineer / LLM Engineer для AI/EdTech-проекта.

Нужен специалист, который умеет работать с LLM, RAG, embeddings, AI API и при этом понимает серверную часть: Linux, Docker, логи, деплой, переменные окружения.

Задачи

— Разработка и настройка AI-функций продукта.
— Работа с LLM, RAG, embeddings и векторными базами.
— Интеграция OpenAI, Gemini, DeepSeek или других AI API.
— Настройка промтов и улучшение качества ответов модели.
— Работа с учебными материалами и базой знаний.
— Помощь с серверной частью: Linux, Docker, логи, конфигурации, деплой.
— Оптимизация скорости и стоимости AI-запросов.

Требования

— Python.
— Опыт с LLM / RAG / embeddings.
— Опыт интеграции AI API.
— Понимание FastAPI / REST API.
— Базовый или уверенный опыт с Linux-серверами.
— Docker, Git, переменные окружения, работа с логами.
— Умение доводить AI-функции до рабочего состояния в продукте.

Будет плюсом

— Qdrant / Pinecone / Weaviate / Chroma.
— PostgreSQL, Redis.
— Опыт с TTS/STT и голосовыми агентами.
— Telegram Bot API / Mini App.
— Опыт с MLOps.
— Компьютерное зрение.

Кого ищем

Нужен не чистый исследователь, а прикладной инженер, который может разобраться, где проблема: в модели, промте, RAG, API, backend-логике, Docker или сервере.

Условия

— Формат: удалённо / гибрид / проектная или постоянная занятость.
— Оплата: обсуждается по итогам собеседования.
— Возможность долгосрочного сотрудничества.

Для отклика

Напишите кратко:

Опыт с LLM / RAG / AI API.

Опыт с Linux / Docker / сервером.

Примеры проектов или GitHub.

Желаемый формат работы и уровень оплаты.