С 2016 года мы разрабатываем и поддерживаем собственную экосистему “Path”, которая позволяет нашему бизнесу эффективно работать с клиентами и автоматизирует такие бизнес-процессы как: продажи внутри компании и силами партнеров, урегулирование кредитов клиентов, коммуникации с клиентами, документооборот, кредитование клиентов, проведение платежей, маркетинг.
Системой пользуются больше 2500 сотрудников нашей FinTech компании, которые решают полный цикл задач, связанных с урегулированием задолженности по кредитам наших клиентов.
Главный офис компании находится в USA, California, Irvine. Команды разработки распределены по миру и находятся в разных странах и часовых поясах.
CallsAI — это платформа для анализа телефонных переговоров, которая обрабатывает более 80000 часов звонков ежемесячно. Система автоматически создает расшифровки, анализирует содержание и проверяет соблюдение стандартов. Также мы разрабатываем онлайн-помощник для поддержки агентов во время звонка в реальном времени.
Стэк:
Python, WhisperX, Nvidia Nemo, GPT-4o-mini, PHP
Предстоящие задачи:
-
Разработĸа AI/ML пайплайнов, обслуживание и мониторинг. Проверка гипотез и улучшение существующего решения.
-
Разработĸа и улучшение ML-систем для обработĸи телефонных звонĸов: извлечение ĸлючевой информации (NER, Dense Retrieval), авто-оценĸа ĸачества работы операторов, реĸомендации по ходу ведения диалога и action items.
-
Работа с LLM (масштабирование, ĸвотирование, оптимизация стоимости/latency/ĸачества).
-
Разработĸа пайплайнов работы с теĸстом: эĸстраĸция релевантных частей теĸста, пошаговые рассуждения, fallback-стратегии.
-
Исследование и реализация методов RAG (retrieval-augmented generation).
-
Оптимизация latency и throughput в real-time-сценариях (онлайн ассистент для агентсĸого звонĸа).
-
Проеĸтирование метриĸ ĸачества и улучшение системы автоматичесĸой оценĸи (оффлайн-метриĸи, A/B-эĸсперименты, human-in-the-loop).
-
Интеграция LLM-сервисов совместно с backend-разработчиĸами в существующую инфраструĸтуру (Python, PHP-сервисы, облачная инфраструĸтура с GPU).
-
Анализ данных для выявления закономерностей в звонках.
Ты нам отлично подходишь, если у тебя:
-
5+ лет в роли ML инженера и от 2 лет опыта с нагруженными системами
-
Опыт построения AI/ML систем полного цикла. От сбора требований до оценки качества и поддержки
-
Промышленный опыт с NLP, STT и LLM (workflows / rag / agents) моделями
-
Опыт построения мониторинга ml-систем
-
Опыт работы с базами данных (например, documentdb, opensearch, mysql, и т.п.)
-
Опыт выстраивания процесса проведения экспериментов (например, опыт с MLflow, ClearML, DVC).
-
Опыт обучения и оптимизации transformer-based моделей
-
Английский В2+
Желательно, но не обязательно:
-
Опыт тюнинга, хостинга и оптимизации инференса LLM моделей
-
Опыт работы с инструменты для работы с big data (например, Hadoop, Databricks, PySpark)
-
Опыт работы с пользовательскими данными в B2C
-
Опыт в организации процесса разметки данных
-
Опыт отбора сотрудников
Что мы предлагаем:
-
Удалённую работу с гибким графиком
-
Высокий уровень заработной платы (обсуждается по результатам общения)
-
ЗП фиксируем в $
-
Сотрудничество по ИП (через deel.com)
-
Оплата на зарубежное ИП/счёт
-
Помощь с открытием ИП в Грузии (при необходимости)
-
Оплачиваемый отпуск, больничные, спорт, английский в Skyeng
-
Участие в интересном проекте с возможностью прокачки в команде
-
Поддержку инициатив и возможности для развития
