Офис и операции
https://dsml.kz/jobs/9c9ee2df-a85c-4b14-bbdd-e66d455f5fa9
Компания не указана · Не указано · Гибрид
65–90 $ / мес.
#jobs #Remote 📍Формат/working arrangement: удалённо ✔️Должность/position: Lead AI / RAG Engineer: Self-Hosted Knowledge Platform 🏢 Место работы/workplace: Eventum AI 💸 Заработная плата/salary estimate: 65–90 USD gross в час 📈 Обязанности/responsibilities: — Проектировать архитектуру и участвовать в hands-on разработке production RAG / knowledge platform. — Разрабатывать ingestion документов из Google Workspace, PDF, сканов, таблиц и изображений. — Реализовывать permission-aware retrieval и ACL enforcement на этапе запроса. — Разрабатывать hybrid search, embeddings, reranking и генерацию ответов с цитированием. — Разворачивать и тестировать open-weight модели через vLLM или аналогичную инфраструктуру. — Создавать evaluation и regression-системы для retrieval, качества ответов, безопасности и обновлений моделей. — Отвечать за production deployment, observability, CI/CD, документацию и передачу решения. — Работать напрямую с senior-командой Eventum AI и техническим руководством клиента. 📌 Требования/requirements: — 6+ лет профессионального опыта в Software / ML Engineering. — Опыт разработки production LLM / RAG систем. — Сильные навыки Python и backend-разработки. — Практический опыт с embeddings, vector search, reranking и document pipelines. — Опыт работы с vLLM, SGLang, Triton, TGI или аналогичными технологиями. — Сильные навыки cloud / infrastructure. — Опыт с Azure, Docker, Terraform / Kubernetes и CI/CD. — Опыт LLM evaluation и обеспечения production reliability. — Готовность работать одновременно с ML, backend, data и infrastructure. 🌟 Будет плюсом: — Google Workspace APIs и permissions. — pgvector / Qdrant. — BM25 + dense retrieval. — OCR / Document AI. — Multimodal models. — Prometheus / Grafana. — Опыт работы с no-egress или security-sensitive environments. 🛠 Технический стек: — Python — LLM — RAG — vLLM — SGLang — Triton — TGI — Embeddings — Vector Search — Reranking — Azure — Docker — Terraform — Kubernetes — CI/CD — pgvector — Qdrant — Prometheus — Grafana 🎯 Основные задачи проекта: — Создать production-grade self-hosted knowledge platform. — Обеспечить качественный и безопасный retrieval корпоративных данных. — Реализовать гибридный поиск и генерацию ответов с подтверждением источниками. — Развернуть и оптимизировать open-weight LLM. — Построить систему оценки качества и регрессионного тестирования. — Обеспечить надёжность, наблюдаемость и production deployment решения. 🏢 О компании: — Eventum AI — AI engineering consultancy. — Компания разрабатывает production-grade LLM, RAG, agent и document-intelligence системы. ✅ Условия/working conditions: — Полностью удалённый формат работы. — Оплата 65–90 USD gross в час. — Работа над production-grade AI / RAG системами. — Прямое взаимодействие с senior-командой Eventum AI и техническим руководством клиента. 📢❗️🚨 Вакансия: https://dsml.kz/jobs/9c9ee2df-a85c-4b14-bbdd-e66d455f5fa9
Дата объявления: . Проверь актуальные условия в первоисточнике.