Company
MTLAB is an R&D company, building an AI-native shopping experience - chat-to-shop, AR try-ons, multi-brand discovery, and social commerce in one flow.
Role
We’re looking for an AI Engineer with a backend background - someone who used to ship APIs, services, and infra in Python, then moved into ML/GenAI and now wants to put real AI in production (not just notebooks). You’ll design and deploy models for chat-to-shop, recommendations, vector search, and visual features - all in real time, for users who are actually buying.
What you’ll do
- Build and ship Python services that run AI in production (FastAPI / similar).
- Design, train, and optimize models for real-time product recommendations and personalization.
- Build and fine-tune NLP flows for chat, product search, and retrieval.
- Work with LangChain / similar frameworks to create advanced conversational shopping agents.
- Integrate and tune vector DBs (Qdrant, Milvus, etc.) for embeddings, fast lookup, and hybrid search.
- Build image / generation pipelines (incl. diffusion) to enhance visual try-on / style flows.
- Optimize models for latency, cost, and scale (users, SKUs, brands).
- Work closely with backend and mobile teams to get your models into the product - not just into demos.
What we’re looking for
- 5+ years total engineering experience, incl. solid backend work in Python.
- 2–3+ years working with ML/AI in production (not only research/PoC).
- Strong Python, PyTorch or TensorFlow.
- Experience with NLP / RAG / embeddings and vector DBs (Qdrant, Milvus).
- Experience with image/gen models a plus (Stable Diffusion, ControlNet, DALL·E-style).
- LangChain (or similar toolkits) for conversational AI.
- Comfortable with Docker and cloud (AWS/GCP).
- Knows how to design clean APIs and integrate with existing backends (FastAPI is a plus).
- Bonus: built recommendation or ranking systems before.
Why MTLAB
- Make an impact with a world-class team, setting new benchmarks.
- Tackle global-scale, non-trivial challenges.
- Grow with unparalleled learning and advancement opportunities at MTLAB.
- Experience rapid career progression.
- Receive a competitive compensation package.
- Opportunity for an equity stake.
==
О компании
MTLAB - это научно-исследовательская компания, которая разрабатывает шопинг-платформу на основе искусственного интеллекта: чат-шопинг, виртуальная примерка, дополненная реальность, поиск товаров разных брендов и социальная коммерция в одном потоке.
Роль
Мы ищем инженера ИИ с опытом бэкенд-разработки - того, кто раньше разрабатывал API, сервисы и инфраструктуру на Python, затем перешёл на машинное обучение/GenAI и теперь хочет внедрить настоящий ИИ в эксплуатацию (а не только блокноты). Вы будете проектировать и внедрять модели для чата с магазином, рекомендаций, векторного поиска и визуальных функций - всё это в режиме реального времени для пользователей, которые действительно совершают покупки.
Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать и выпускать в продакшн Python-сервисы, которые запускают ИИ (FastAPI/аналогичные).
- Проектировать, обучать и оптимизировать модели для персонализации и рекомендаций в реальном времени.
- Строить и донастраивать NLP-конвейеры для чата, товарного поиска и ретривала.
- Работать с LangChain/аналогичными фреймворками для создания продвинутых разговорных шопинг-агентов.
- Интегрировать и настраивать векторные БД (Qdrant, Milvus и т. п.) для эмбеддингов, быстрого поиска и гибридного ретривала.
- Строить пайплайны обработки/генерации изображений (в т. ч. на диффузионных моделях) для улучшения AR-примерки и стилевых сценариев.
- Оптимизировать модели по задержке, стоимости и масштабируемости (пользователи, SKU, бренды).
- Плотно работать с бэкенд- и мобильными командами, чтобы ваши модели попадали в продукт — не только в демо.
Кого мы ищем
- 5+ лет общего инженерного опыта, включая уверенный бэкенд на Python.
- 2–3+ года работы с ML/AI в продакшне (не только исследование/PoC).
- Сильные навыки в Python, PyTorch или TensorFlow.
- Опыт с NLP/RAG/эмбеддингами и векторными БД (Qdrant, Milvus).
- Плюс: опыт с моделями изображений/генерации (Stable Diffusion, ControlNet, решения класса DALL·E).
- Опыт с LangChain (или похожими инструментами) для разговорного ИИ.
- Уверенная работа с Docker и облаками (AWS/GCP).
- Умение проектировать чистые API и интегрировать их с существующим бэкендом (FastAPI — плюс).
- Бонус: опыт построения рекомендательных или ранжирующих систем.
Почему MTLAB?
- Возможность создать продукт мирового уровня вместе с сильной командой
- Работа над нетривиальными задачами в глобальном масштабе
- Уникальные возможности для профессионального роста и обучения
- Быстрый карьерный рост
- Конкурентный компенсационный пакет
- Возможность получения доли в компании (equity)
