ML-инженер (госпроект)

Дата размещения вакансии: 21.01.2026
Работодатель: ТОП КЕЙС
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
улица Большая Дмитровка 32с4
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Привет!

TOPCASE открывает двери для ML-инженера!

Представьте мир, где ваш код не просто работает — он меняет жизнь к лучшему. Это место, где разработка софта — это искусство, а программный продукт помогает людям. Если вы готовы присоединиться к команде, где ценятся рост, учёба и инновации, не пропустите свой шанс. Встречайте новые горизонты в TOPCASE!

Где мы действуем?

Мы — кузница IT-решений в России, Беларуси и на Кипре, создающая как заказные программные продукты, так и воплощающая в жизнь свои стартапы для европейского рынка.

Что мы предлагаем:

  • Уютный офис в самом центре города (ст.м. Чеховская);
  • Формат работы - офис или гибрид!
  • Корпоративные обеды (obed.ru);
  • ДМС со стоматологией;
  • Дружный и творческий коллектив;
  • Рыночную заработную плату и достойные премии;
  • Возможности персонального профессионального роста;
  • Тренажер, пинг-понг и вот это все.

Что необходимо делать:

  • Разработка и внедрение RAG-систем с использованием внутренних и внешних источников знаний;
  • Настройка векторных хранилищ, индексация и оптимизация поиска;
  • Разрабатывать бизнес-ассистенты, системы суммаризации и классификации на основе искусственного интеллекта;
  • Интегрировать и разворачивать решения в существующую инфраструктуру;
  • Обучать и настраивать готовые LLM-решения под конкретные бизнес-задачи;
  • Улучшать действующие ML-решения

Что мы ждём от тебя:

  • Опыт работы с LLM (GPT, LLaMA, Mistral, Falcon и др.) и знание их архитектурных особенностей;
  • Уверенное владение инструментами для создания RAG-систем;
  • Понимание принципов semantic search, embedding space, vector similarity, reranking и retrieval;
  • Умение работать с контейнерами (Docker), базами данных (PostgreSQL, Redis), векторными хранилищами;
  • Умение декомпозировать задачу в переиспользуемые и тестируемые библиотеки и компоненты;
  • Умение собирать ML-сервисы как REST/gRPC API;
  • Будет плюсом опыт в разработке диалоговых систем;
  • Самостоятельность, умение добиваться результата и решать возникающие проблемы и сложности

Технологии и стек проекта: Python, FastAPI, gRPC, PostgreSQL, Redis, Docker

Как мы будем знакомиться:

  • онлайн собеседование с HR (не более 30 минут).
  • онлайн/очное собеседование с руководителем (не более 1 часа).