Middle+ AI Software Engineer

Digitum — це інноваційна MarTech компанія. Ми активно развиваємо екосистему продуктів для компаній, що працюють з клієнтськими базами, надаємо підтримку у питаннях data science, IT-рішень, креативних розробках, заснованих на аналітиці.

Задачі:

• Розробка, інтеграція та оптимізація AI-рішень у програмні продукти компанії.
• Співпраця з .NET-командою розробників для впровадження моделей штучного інтелекту через API, мікросервіси та внутрішні сервіси.
• Тренування, адаптація та оптимізація моделей ШІ відповідно до бізнес-завдань продуктів.
• Розробка та підтримка пайплайнів збору, обробки даних, навчання, тестування та деплою моделей (MLOps).
• Інтеграція моделей у бекенд-архітектуру .NET, забезпечення стабільної взаємодії між компонентами системи.
• Аналіз продуктивності моделей, проведення експериментів, моніторинг якості та внесення покращень.
• Розробка та документування технічних рішень, інтерфейсів взаємодії й результатів експериментів.
• Тісна взаємодія з командами розробки, DevOps, аналітики та дизайну для створення комплексних рішень.
• Вивчення сучасних підходів у сфері AI та .NET-інтеграцій, впровадження інновацій у продукти компанії.

Вимоги:

• Володіння мовою програмування Python та фреймворками PyTorch, TensorFlow, Keras, HuggingFace Transformers.
• Розуміння архітектури та принципів роботи .NET / C#-додатків, досвід інтеграції AI-сервісів із backend-системами на ASP.NET.
• Розробка та інтеграція API, мікросервісів і бекенд-рішень (FastAPI, Flask, gRPC, ASP.NET Web API).
• Знання принципів машинного та глибинного навчання, побудови, fine-tuning і оптимізації моделей ШІ (LoRA, QLoRA, quantization, distillation).
• Навички обробки та аналізу даних із використанням SQL, Pandas, Polars, PySpark, NumPy.
• Вміння виконувати EDA (exploratory data analysis), очищення, нормалізацію, feature engineering та підготовку датасетів для моделювання.
• Використання MLflow, Weights & Biases, Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD для організації пайплайнів навчання та деплою моделей (MLOps).
• Навички візуалізації даних для аналітики та презентації результатів (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI).
• Робота з базами даних PostgreSQL, MS SQL, MongoDB та векторними сховищами (FAISS, Milvus, ChromaDB).
• Використання Azure, AWS або GCP для тренування, деплою та масштабування моделей.
• Знання інструментів командної розробки — Git, Jira, Confluence, Visual Studio, VS Code, Jupyter Lab / Notebook.
• Глибоке розуміння математичних і статистичних принципів, що лежать в основі ML-моделей (ймовірності, статистика, лінійна алгебра, оптимізація).
• Володіння англійською мовою на рівні B2+ для роботи з технічною документацією та міжнародними командами.

Умови роботи:

• Офіційне працевлаштування, соціальні гарантії
• Гідну оплату праці
• Віддалений формат роботи
• Графік з 10 до 18
• Дружній колектив, командна робота
• Перспективи кар’єрного зростання