💬 Привіт! Ми — Uptech, міжнародна компанія з розробки програмного забезпечення, що співпрацює зі стартапами та відомими бізнесами з США та Європи. Продукти та ідеї надихають нас, тож ми будуємо їх самостійно та допомагаємо нашим клієнтам запустити проєкти, що позитивно впливають на життя людей.
За девʼять років ми створили понад 160 продуктів, серед яких Dollar-Shave Club, Goat і Aspiration. Наша RnD команда запустила 7 успішних стартапів, серед них: Plai, Sommo, PEMarketplace, Natively та Rozmova.
Необхідні навички:
- Ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук, науки про дані, програмної інженерії або суміжних галузей;
- Мінімум 2+ роки комерційного досвіду у сфері Machine Learning та Data Science;
- Високий рівень володіння Python з акцентом на написання чистого та підтримуваного коду;
- Глибоке розуміння алгоритмів і моделей Machine Learning, практичний досвід їх впровадження та оптимізації;
- Глибоке розуміння методів та моделей Deep Learning, включаючи CNN, RNN, LSTM і Transformer;
- Практичний досвід роботи з LLM, розробка мультиагентних систем для інтеграції інтелектуальних рішень;
- Досвід роботи з Generative AI;
- Досвід роботи з Machine Learning та Deep Learning фреймворками та бібліотеками, такими як PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, scikit-learn та інші;
- Досвід роботи з LLM фреймворками, бібліотеками та API, такими як OpenAI API, Azure OpenAI API, Hugging Face, LangChain та інші;
- Вміння розробляти, впроваджувати та підтримувати Machine Learning/Deep Learning конвеєри для автоматизації робочих процесів.
- Навички вирішення проблем та здатність працювати як самостійно, так і в командному середовищі;
- Продуктоорієнтоване мислення (вміння бути проактивним та прагматичним у прийнятті технічних рішень);
- Вміння правильно планувати власну роботу (декомпонувати та пріоритезувати складні завдання);
- Вміння чітко висловлювати думку як для технічних, так і не технічних спеціалістів;
- Знання англійської мови (письмово та усно) на рівні Upper-Intermediate і вище (В2+).
Буде плюсом:
- Досвід розробки end-to-end рішень в Natural Language Processing (NLP) та/або Computer Vision проєктах.
- Досвід роботи з FastAPI/Flask, Docker, Pydantic;
- Практичний досвід використання інструментів для відстеження експериментів (Weight & Biases, Neptune.ai, TensorBoard);
- Розуміння методологій інженерії підказок (prompt engineering) для покращення точності та релевантності результатів LLM;
- Досвід у pre-sale процесі;
- Досвід роботи з хмарними платформами (наприклад, AWS або Azure);
- Досвід реліз менеджменту;
- Знайомство з CI/CD процесами.
Твої задачі:
- Розробка, експериментування та впровадження сучасних алгоритмів і моделей, включаючи Large Language Models (LLM) та мультиагентні системи для вирішення комплексних бізнес-задач;
- Розробка RESTful API та сервісів для забезпечення безшовної взаємодії з Artificial Intelligence (AI)/ML системами, що дозволяє інтегрувати їх у різноманітні продукти та сервіси;
- Тісна співпраця з розробниками програмного забезпечення та іншими стейкхолдерами для проєктування, розробки, розгортання та підтримки AI/ML рішень;
- Оптимізація LLM та супутніх мультиагентних рішень з акцентом на продуктивність, масштабованість та ефективність;
- Розробка та впровадження автоматизованих конвеєрів для тренування, тестування, розгортання та моніторингу AI/ML систем із використанням сучасних практик CI/CD;
- Постійне відстеження ефективності впроваджених моделей, аналіз їх роботи у реальному часі та забезпечення швидкого реагування на можливі збої. Використання сучасних інструментів моніторингу для аналізу продуктивності AI/ML систем;
- Відстеження новітніх трендів у сфері AI/ML, обробки даних та впровадження інноваційних практик у власні проєкти.
Що ми пропонуємо:
- Можливість працювати з стартапами з США та Європи;
- Гібридний формат роботи: віддалено або в затишному офісі в Києві;
- Гнучкий графік: 8 годин на день залежно від ваших біоритмів (без фіксованого початку робочого дня);
- Оплачувану відпустку (31 вихідний день на рік: 11 державних свят + 20 фактичної відпустки);
- Оплачувані лікарняні без довідок (10 робочих днів на рік);
- Спортивні активності (футбольна команда, волейбольна команда, марафони, Race Nation);
- Соціальні активності та внутрішні івенти для обміну знаннями.
Як відбувається процесу найму?
- Інтро з рекрутером | 30-45 хвилин;
- Інтерв‘ю (Non tech talk) | 1 год;
- Технічне інтерв‘ю | 2.5 год.