ML Engineer

Вітаємо!

Ми — команда ToDo. Впроваджуємо IT-рішення від провідних вендорів та створюємо власні продукти, щоб автоматизувати роботу виробництв, рітейлу, складів, автосервісів та інших бізнесів. Наш ключовий напрям — діджиталізація бізнес-процесів на базі Odoo, найпопулярнішої ERP-системи у світі. Ми — одна з сертифікованих компаній в Україні, що впроваджують Odoo, та входимо до топ-3 інтеграторів на українському ринку.

Зараз ми запускаємо новий AI-напрямок, у межах якого створюємо та впроваджуємо ML- і GenAI-рішення для автоматизації бізнес-процесів наших клієнтів. Саме тому ми шукаємо ML Engineer, який хоче працювати з production-рішеннями, впливати на архітектуру AI-продуктів і будувати інтелектуальні системи, що приносять реальну цінність бізнесу.

Шо ти будеш робити?

• Розробляти, навчати та впроваджувати ML-моделі в production для нових AI-продуктів.
• Будувати end-to-end ML-рішення з фокусом на швидкий time-to-production.
• Реалізовувати й підтримувати GenAI-компоненти: LLM, RAG, агентів у продуктах та системах баз знань.
• Інтегрувати ML/AI-рішення з продуктовою логікою та зовнішніми API.
• Моніторити, оцінювати та покращувати якість ML/GenAI-рішень у production-середовищі.
• Оптимізовувати рішення відповідно до технічних вимог і бізнес-метрик.
• Брати участь у виборі архітектури та технічних підходів.
• Документувати рішення та виступати технічним ментором для команди.
• Впроваджувати базові MLOps-практики для повного життєвого циклу ML-моделей.

Шо ми очікуємо?

• 2+ роки досвіду розробки, навчання, fine-tuning та розгортання ML-моделей у production.
• Практичний досвід впровадження ML/GenAI-рішень у production-середовищі.
• Досвід роботи з інструментами трекінгу експериментів і системами моніторингу ML та GenAI.
• Практичний досвід створення й оцінки сервісів на базі генеративного AI, зокрема:
  • RAG-систем,
  • інтеграції API великих мовних моделей (LLM),
  • prompt / context engineering.
• Сильні навички програмування, насамперед у Python.
• Впевнене володіння ML та GenAI-фреймворками й бібліотеками: PyTorch або TensorFlow, HuggingFace, scikit-learn, SDK OpenAI / Anthropic / Google, LangChain / LangGraph тощо.
• Розуміння життєвого циклу ML-моделі: від даних до monitoring у production.
• Досвід інтеграції ML-сервісів у CI/CD (на рівні використання).
• Досвід роботи з Docker.
• Здатність пояснювати складні технічні концепції та бути наставником для команди.

Шо ти отримаєш?

• Роботу над реальними AI-продуктами, які впроваджуються в бізнес-процеси клієнтів.
• Участь у побудові нового AI-напрямку з можливістю впливати на архітектуру та технічні рішення.
• Швидкий професійний ріст разом із розвитком команди.
• Прозору комунікацію, здорову атмосферу та підтримку з перших днів.
• Гнучкий формат роботи: віддалено або з офісу в Києві.
• Курси англійської мови з фокусом на технічну комунікацію.
• Доступ до внутрішнього навчання та компенсацію зовнішніх професійних курсів.