ML Engineer (Interrio)

I nterr.io — продуктова AI-компанія, яка генерує дизайн інтер'єрів. Ми створюємо продукт, який перетворює фотографії порожніх приміщень на фотореалістичні дизайнерські концепти на основі текстових запитів користувачів. Наша ціль — створити найрозумнішого автоматичного дизайнера на ринку. Ми шукаємо ML Engineer , який побудує надійну інфраструктуру для запуску та масштабування цих мультимодальних моделей у продакшені, забезпечуючи низьку затримку та високу якість генерації. Місія позиції : Побудувати надійну, продуктивну та масштабовану ML-інфраструктуру, яка дозволить interr.io: Запускати та підтримувати ML/LLM-функції в продакшені. Забезпечувати стабільну якість результатів (боротьба з галюцинаціями). Оптимізувати latency, cost та reliability системи. Швидко експериментувати та оновлювати моделі. Твоя головна мета: створити «серце» продукту — ML-системи, які працюють швидко, точно та стабільно. Обов'язки та зони відповідальності: Production ML: Розгортання та підтримка ML/LLM-моделей у продакшені (перехід від Notebooks до мікросервісів). LLM Engineering: Робота з API (OpenAI, Gemini), open-source моделями та їхні fine-tuning. RAG Architecture: Побудова повного циклу RAG: embeddings, векторні бази (Pinecone/Qdrant), retrieval стратегії. Data Engineering: Побудова ETL/ELT-пайплайнів для підготовки даних під ML. Integration: Тісна інтеграція моделей із backend-сервісами (FastAPI/Flask). Optimization: Зниження затримок (latency) та вартості токенів, робота з пропускною здатністю (throughput). Evaluation: Створення системи автоматичних тестів і бенчмарків для оцінки якості моделей і промптів. У нас відбудеться метч, якщо ти маєш: Досвід: 2.5+ років у ML Engineering / Data Science / NLP. П родакшн-досвід впровадження моделей. Python Strong: Глибокі знання Python (pandas, numpy, scikit-learn, pydantic). LLM Stack: Досвід з OpenAI/Anthropic API, HuggingFace, розуміння принципів Prompt Engineering. RAG & Vector DBs: Практичний досвід із векторним пошуком (Pinecone, Qdrant, Weaviate). DevOps Skills: Docker, Kubernetes (базово), CI/CD. Ти маєш розуміти, як живе твій код на сервері. Metrics: Розуміння, як оцінювати моделі (ROC, precision/recall, LLM eval frameworks). Буде плюсом: Досвід із LangChain або LlamaIndex . Знання методів оптимізації (quantization, distillation, batching). Досвід роботи з GPU та хмарними провайдерами (AWS/GCP/Azure). Розуміння архітектури високонавантажених систем. 🤝 Ми пропонуємо: Вплив: Ти будуєш архітектуру з нуля. Твої рішення визначають майбутнє продукту. Розвиток: Прямий шлях до позицій Lead ML Engineer або AI Architect. Команду: Пряма комунікація з фаундерами та сильною технічною командою. Ремоут формат. Процес найму: Call з рекрутером > Intro-call із менеджером > Тестове завдання > Технічне інтерв'ю > Офер. Зацікавило? Надсилай резюме! Originally posted on Himalayas