AI/ML інженер проєкту Дія.Освіта

Огляд

Дія.Освіта — це національна безкоштовна державна платформа онлайн-навчання від Міністерства цифрової трансформації України, що пропонує освітні серіали, симулятори та тести для розвитку професійних, цифрових навичок, допомагаючи українцям здобути нові знання та знайти роботу.

Обов'язки

• розроблення моделей ML: аналіз вимог, вибір алгоритмів, тренування та оптимізація
• створення рішень на базі генеративного ШІ з використанням RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• реалізація GenAI-пайплайнів: побудова наскрізних ML-процесів
• робота з LangChain та LangGraph для створення GenAI-рішень
• інтеграція та оптимізація моделей Text-to-Speech (TTS) і Speech-to-Text (STT)
• розроблення CI/CD-процесів у GitLab для тренування, тестування та розгортання моделей
• підтримка якості коду та керування версіями в Git
• управління даними: обробка, очищення, підготовка великих масивів
• створення векторних ембеддингів у базах Pinecone, Chroma, Milvus тощо
• контейнеризація застосунків за допомогою Docker
• побудова масштабованої інфраструктури для роботи з великими даними
• робота з хмарними платформами; досвід із GCP та Vertex AI буде перевагою
• взаємодія зі стейкхолдерами: команди DevOps, Data Engineering, Product
• моніторинг моделей у продакшні, виявлення та виправлення проблем
• дослідження нових технологій і впровадження інновацій

Вимоги

• впевнене володіння Python та SQL
• досвід роботи з TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn
• навички розроблення з використанням LangChain та LangGraph
• знання роботи з векторними базами даних
• досвід роботи з Docker
• практичний досвід побудови CI/CD у GitLab
• досвід налаштування моделей TTS/STT
• досвід роботи з хмарними платформами (AWS, Azure або GCP)
• бажано: досвід роботи з GCP Vertex AI
• розуміння розподілених систем і оркестрації робочих процесів
• розуміння ML-воркфлоу, feature engineering
• аналітичні навички, вміння аналізувати метрики продуктивності
• досвід створення масштабованих рішень для пакетного та потокового оброблення даних
• просунуте розуміння алгоритмів ML (класифікація, кластеризація, NLP)
• міцна база в математиці та статистиці
• знання інструментів і методів Data Engineering
• досвід від 1 року у сфері ML-інженерії або суміжних галузях
• підтверджений досвід із LangChain / LangGraph та векторними базами
• досвід розгортання моделей у продакшні з використанням Docker і GitLab CI/CD
• досвід роботи з хмарними ML-сервісами (зокрема GCP Vertex AI)
• ступінь магістра з комп’ютерних наук, штучного інтелекту або відповідна практика
• англійська мова на рівні не нижче Upper-Intermediate (B2+)

Умови

• формат роботи: змішаний (онлайн та офлайн у м. Київ — буде перевагою) або повністю дистанційний