MLOps-инженер

Job Summary / Краткое описание вакансии

• This is a full-time position based in Suzhou, China, with relocation support provided for candidates who are not currently located in the area. The role requires on-site presence and offers the opportunity to work within a dynamic and collaborative team in a fast-paced, international environment.

Это позиция с полной занятостью в г. Сучжоу, Китай. Кандидатам, проживающим вне региона, предоставляется поддержка при релокации. Работа предполагает присутствие в офисе и возможность стать частью динамичной, международной команды в быстроразвивающейся среде.

• This role requires assessing technical feasibility and developing reasonable implementation plans based on business needs.

Данная роль предполагает оценку технической реализуемости проектов и разработку обоснованных планов внедрения в соответствии с бизнес-потребностями.

• This role requires collaborating with external vendors to draft pre-project technical proposals and providing internal AI-related technical support and solution design.

Необходимо взаимодействовать с внешними подрядчиками для подготовки предварительных технических предложений, а также обеспечивать внутреннюю техническую поддержку по AI-направлению и разработку решений.

Job Responsibilities / Обязанности

• Manage external vendors and lead the overall design, development, and deployment of AI projects, including requirements analysis, architecture design, model selection, and optimization.

Управление внешними подрядчиками и руководство полным циклом проектирования, разработки и внедрения AI-проектов, включая анализ требований, разработку архитектуры, выбор и оптимизацию моделей.

• Use common Agent development platforms (e.g., Dify, Coze) to quickly build project demos and validate the feasibility of technical solutions.

Использование распространённых платформ для разработки агентов (например, Dify, Coze) для быстрого создания демо-версий проектов и проверки технической реализуемости решений.

• Utilize scenario-based Agent development frameworks (e.g., LangChain, Agently) for the actual development and deployment of Agents to meet complex business needs.

Применение фреймворков для разработки агентов (например, LangChain, Agently) для полноценной разработки и внедрения решений под сложные бизнес-задачи.

• Design and implement RAG-based solutions, combining retrieval and generation capabilities to enhance model accuracy and contextual understanding in specific domains.

Проектирование и реализация решений на основе RAG (Retrieval-Augmented Generation), объединяющих механизмы поиска и генерации для повышения точности моделей и их понимания контекста в конкретных предметных областях.

• Participate in the application development of large language models, including but not limited to dialogue systems, knowledge Q&A, intelligent recommendations, and content moderation.

Участие в разработке приложений на базе больших языковых моделей, включая (но не ограничиваясь) диалоговые системы, системы ответов на вопросы по базе знаний, интеллектуальные рекомендации и модерацию контента.

• Support other tasks assigned by superior.

Выполнение иных задач по поручению руководителя.

Qualifications / Требования

• Bachelor’s degree in Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing, or related fields.

Высшее образование (бакалавриат) в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки естественного языка или смежных специальностях.

• Ability to use English as a working language is required; Chinese language skills are a plus.

Обязательное владение английским языком на рабочем уровне; знание китайского языка будет преимуществом.

• Proficient in common Agent development platforms (e.g., Dify, Coze) and frameworks (e.g., LangChain, Agently).

Опыт работы с популярными платформами для разработки агентов (например, Dify, Coze) и фреймворками (например, LangChain, Agently).

• Familiar with RAG technology, understand its core principles, and capable of designing and implementing efficient retrieval and generation solutions based on external knowledge bases (e.g., vector databases, structured data).

Знание технологии RAG, понимание её ключевых принципов и способность проектировать и внедрять эффективные решения, объединяющие поиск и генерацию на основе внешних источников знаний (например, векторные базы данных, структурированные данные).

• Proficient in Python programming and familiar with deep learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow.

Уверенное владение Python и опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch и TensorFlow.

• Familiar with data governance, able to effectively manage and optimize data resources.

Понимание принципов управления данными (data governance) и способность эффективно управлять и оптимизировать информационные ресурсы.