ML Engineer
AI Developer Middle Hybrid
ID: 21520
7 часов назад
Активна
ТОО "Центр развития цифровой экономики"
Казахстан, Астана
от 600 000 KZT
Тип занятости
Полная занятость
Требуемый опыт
От 1 года до 3 лет
Формат работы
Гибкий график
📞Способы связи
📄 Оригинальный текст вакансии
#вакансия #астана #гибрид #workITkz #python, #backend, #rpa
Должность: Middle AI Developer (LLM / Applied AI)
Компания: ТОО ""Центр развития цифровой экономики""
https://markirovka.ismet.kz
Город: Астана
Занятость: гибрид
Оплата: от 600 000 (по результатам интервью)
ТОО ""ЦРЦЭ"" является дочерней компанией АО ""Казахтелеком"". Реализует проекты по маркировке и прослеживаемости товаров, Национальный каталог товаров, Национальная система прослеживаемости товаров
Описание вакансии:
1. Общие требования
• Опыт коммерческой разработки 2–4 года
• Умение работать в команде (code review, Git-flow, таск-трекинг)
• Понимание продакшн-подхода: стабильность, мониторинг, логирование
• Умение доводить ИИ-фичу от идеи до прода
2. Python и Backend
Обязательно:
• Python 3.9+
• FastAPI / Starlette
• Асинхронность (async/await)
• Pydantic v2
• REST / OpenAPI / Swagger
• Dependency Injection
• Работа с фоновыми задачами
Желательно:
• Celery / RQ / BackgroundTasks
• WebSocket / SSE
• gRPC (будет плюсом)
3. LLM / ИИ-навыки (ключевой блок)
Обязательно:
• Опыт работы с LLM API:
• OpenAI / Azure OpenAI / YandexGPT / локальные модели
• Prompt engineering
• системные промпты
• structured output (JSON schema)
• multi-step reasoning
• Обработка длинных контекстов
• Пост-валидация ответов ИИ
Желательно (очень желательно):
• vLLM (deploy, параметры, batching)
• HuggingFace (Transformers, Tokenizers)
• Работа с GGUF / quantized моделями
• Function calling / tools
• LangChain или LangGraph (как плюс)
4. RAG / Векторный поиск
Обязательно понимание:
• Embeddings
• Cosine similarity
• Chunking стратегии
Практика (хотя бы с одним):
• FAISS
• Qdrant
• Milvus
• pgvector
5. Очереди и асинхронная обработка
Обязательно:
• Понимание event-driven подхода
• Работа с очередями (хотя бы одна):
• Kafka / RabbitMQ / Redis Streams
Понимание:
• idempotency
• retry / DLQ
• backpressure
6. Базы данных
Обязательно:
• PostgreSQL
• Проектирование схем
• Индексы
• Транзакции
Желательно:
• MongoDB / ClickHouse
• Хранение логов и промптов
• История вызовов LLM
7. DevOps / Infrastructure (на уровне middle)
Обязательно:
• Docker (multi-stage)
• docker-compose
• Работа с .env
• Понимание GPU / CUDA (на уровне эксплуатации)
Желательно:
• NVIDIA Container Toolkit
• Prometheus / Grafana
• Логирование (Loki / ELK)
-гибридная форма
-офис на левом берегу в Астане
-дружный и веселый коллектив
-работы много, потому что все проекты государственной важности
-есть йога в обеденное время
Контакты:
Telegram @NArailymN
Whatsapp
🛠 Навыки
Azure OpenAI
BackgroundTasks
Backpressure
Celery
Chunking
ClickHouse
Cosine similarity
CUDA
Dependency Injection
DLQ
Docker
docker-compose
ELK
Embeddings
FAISS
FastAPI
Function Calling
GGUF
GPU
Grafana
gRPC
HuggingFace
idempotency
JSON Schema
Kafka
LangChain
LangGraph
LLM
Loki
Milvus
MongoDB
multi-step reasoning
NVIDIA Container Toolkit
OpenAI
OpenAPI
pgvector
PostgreSQL
Prometheus
Prompt Engineering
Pydantic
Python (computer programming)
Qdrant
RabbitMQ
RAG
Redis Streams
REST
retry
RQ
SSE
Starlette
Structured output
Swagger
Tokenizers
Transformers
vLLM
WebSocket
yandexgpt
🎯 Домены
AI
Applied AI
Digital economy
LLM
National catalog
National traceability system
Product tracing
RPA
🤖 ИИ навыки
Asynchronous programming
Azure OpenAI API
BackgroundTasks
Backpressure
Celery
Chunking strategies
ClickHouse
Cosine similarity
CUDA
Database indexing
database schema design
database transactions
Dead letter queue
Dependency Injection
Docker
Docker Compose
ELK Stack
Embeddings
Environment variables
Event-Driven Architecture
FAISS
FastAPI
Function Calling
GGUF models
GPU Computing
Grafana
gRPC
HuggingFace Tokenizers
HuggingFace Transformers
idempotency
Kafka
LangChain
LangGraph
Large language models
Loki
Long context processing
Milvus
MongoDB
multi-step reasoning
NVIDIA Container Toolkit
OpenAI API
OpenAPI
pgvector
PostgreSQL
Post-validation of AI responses
Prometheus
Prompt Engineering
Pydantic
Python (computer programming)
Qdrant
Quantized models
RabbitMQ
RAG
Redis Streams
REST
Retry mechanisms
RQ
SSE
Starlette
Structured output
Swagger
vLLM
WebSocket
YandexGPT API
* Навыки определены автоматически с помощью нейросети
🤖 ИИ домены
Artificial Intelligence
Backend Development
Cloud Computing
Data Processing
Digital economy
Government Services
Machine Learning
National catalog systems
Product traceability
Software Development
* Домены определены автоматически с помощью нейросети
📢 Информация о публикации
🔗 Оригинальные посты (1)
Канал:workitkz