Senior AI/ML Engineer

Ми ПРАЦЮЄМО, щоб мільйони українців впевнено рухались вперед. Тому тут твоя робота справді важлива. Долучайся до команди ОККО, формуймо надійний тил нашої країни разом!

Шукаємо Senior AI/ML Engineer!

Приєднуйся, бо ми:
офіційно і швидко приймаємо на роботу з першого дня;
не затримуємо зарплату;
оплачуємо відпустку (24 дні в рік) та лікарняний;
забезпечуємо безкоштовне медичне страхування для кожного працівника (купівля ліків, лабораторні дослідження, медогляди, амбулаторна допомога та ін.);
підтримуємо та допомагаємо один одному, адже ОККО — це велика і дружня команда;
ОККО — це український бізнес, який входить до ПЕК і визнаний критично важливим для функціонування економіки та забезпечення життєдіяльності населення України. Всі наші військовозобов'язані працівники підлягають бронюванню за наявності належно оформлених військово-облікових документів.

Що треба робити?
Проєктувати архітектуру LLM-, RAG- та агентних систем відповідно до вимог клієнтів з урахуванням якості, вартості, затримки (latency) та безпеки даних;
обирати технологічний стек і моделі: API-провайдери або open-source-рішення, хмарну інфраструктуру або локальне розгортання (on-premise), обґрунтовуючи переваги й компроміси кожного підходу;
оптимізувати LLM-рішення за допомогою fine-tuning, quantization, distillation, self-hosted inference та ефективного використання GPU-ресурсів;
розробляти голосових асистентів реального часу з підтримкою streaming, barge-in і turn-taking, забезпечуючи мінімальну затримку — у межах сотень мілісекунд;
вибудовувати процеси оцінювання якості (evals), моніторингу та впровадження механізмів безпеки (guardrails) для продакшн-рішень;
оцінювати технічні задачі з урахуванням бізнес-потреб і презентувати технічні рішення бізнес-замовникам;
менторити Middle- та Junior-фахівців, проводити код-рев’ю й технічні співбесіди.

Що ми очікуємо?
Від 5 років досвіду в розробці програмного забезпечення або машинному навчанні (ML), з яких щонайменше 2 роки — досвід роботи з LLM-системами в продакшн-середовищі;
досвід реалізації кількох завершених RAG- або агентних проєктів, за архітектуру яких ви відповідали;
практичний досвід оптимізації LLM-моделей і рішень на їхній основі;
глибоке розуміння принципів роботи трансформерів, ембедингів, пошуку та ранжування;
досвід проєктування масштабованих бекенд-систем, зокрема роботи з чергами повідомлень, кешуванням, observability та хмарною інфраструктурою;
розуміння принципів безпеки LLM-систем, зокрема ризиків prompt injection і витоку даних;
глибокі знання класичного машинного навчання (ML).Готовий розпочати просто зараз?

Надсилай своє резюме!
Чекаємо в команді!