Middle 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 Middle 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 й реалізовувати RAG-пайплайни;
• розробляти LLM-агентів;
• налаштовувати процеси оцінювання якості (eval) LLM-систем;
• оптимізувати вартість і швидкість роботи рішень за допомогою кешування, вибору моделей відповідно до завдань, стримінгу та батчингу;
• розробляти голосові пайплайни (ASR → LLM → TTS), приділяючи особливу увагу низькій затримці та природності діалогу;
• розгортати й моніторити рішення в продакшн-середовищі, аналізувати та опрацьовувати інциденти;
• менторити Junior-фахівців і брати участь в оцінюванні задач.

Що ми очікуємо?

• Від 2 років комерційного досвіду в розробці, з яких щонайменше 1 рік — у розробці та впровадженні LLM-застосунків у продакшн-середовищі;
• практичний досвід реалізації RAG-рішень у продакшні та розуміння типових проблем і способів їх вирішення;
• досвід роботи з векторними базами даних і пошуковими системами (Qdrant, pgvector, Elasticsearch, OpenSearch тощо);
• досвід роботи з LangChain, LlamaIndex, LangGraph або власними рішеннями для оркестрації LLM;
• практичний досвід роботи з Docker, CI/CD та Azure;
• розуміння підходів до оцінювання якості LLM-систем;
• глибокі знання класичного машинного навчання (ML).

Буде плюсом:

• Досвід fine-tuning моделей (LoRA/QLoRA) або роботи з open-source моделями;
• досвід розгортання та запуску моделей у власній інфраструктурі (self-hosted inference);
• досвід роботи з голосовими платформами;
• досвід використання інструментів спостережуваності та моніторингу LLM-систем (LLM observability).

Готовий розпочати просто зараз? Надсилай своє резюме!

Чекаємо в команді!