IGITFB Group
ML инженер
офис, удалёнка
Команда ML-инженеров работает над RAG-системами: деплоем классических и нейросетевых моделей, разработкой микросервисов на Python/FastAPI и организацией потоковой обработки запросов с хранением векторов в PostgreSQL. Результат повышает качество поиска и выдачи ответов в продуктах компании
Стек
PythonFastAPIPostgreSQLDockerpgvectorPyTorchLLMBM25BERTBGEE5asyncioKeycloakGitLabCI/CDDocker Compose
Задачи
- •Деплой классических и нейросетевых ML моделей
- •Проектирование и разработка микросервисов на Python (FastAPI) для RAG‑систем
- •Интеграция классических (BM25) и нейронных (BERT, BGE, E5) векторизаторов
- •Организация потоковой обработки запросов (requests streaming, asyncio, WebSocket)
- •Проектирование и оптимизация хранения в PostgreSQL с векторными индексами (pgvector)
- •Поддержка CI/CD-конвейеров и контейнеризация сервисов
Обязательно
- •Уверенный Python
- •Опыт с PyTorch и работой с LLM через API
- •Опыт разработки на FastAPI и знание asyncio
- •Опыт с PostgreSQL и pgvector или аналогами для векторного поиска
- •Интеграция с Keycloak, понимание OAuth2/OpenID Connect
- •Опыт с Docker и Docker Compose
- •Опыт с Git и CI/CD (GitLab)
Будет плюсом
- •Опыт работы с Kubernetes
- •Опыт с межсервисными очередями (RabbitMQ или Kafka)
- •Опыт настройки мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, Sentry)
