Algonova (ex. Algorithmics Global) — международная EdTech-компания с фокусом на feature-ready education. Мы работаем в 90+ странах, обучаем более 700 000 учеников ежегодно и строим собственную IT-платформу, где ИИ — это не просто надстройка, а ядро продукта.
Сейчас мы ищем Senior ML Engineer, который возглавит разработку адаптивного курса математики. Вам предстоит построить «мозг» системы, который в реальном времени подстраивает программу под знания каждого ученика, используя агентурные (agentic) архитектуры и LLM.
Чем предстоит заниматься:
Adaptive Learning: Проектировать и внедрять движок персонализации, который на лету меняет траекторию обучения в зависимости от ответов детей.
Agentic Architecture & RAG: Разрабатывать оркестрацию, память и систему guardrails для автономных ИИ-агентов и графовых моделей (Knowledge Graphs).
Production Excellence: Превращать ML-прототипы в стабильные, масштабируемые сервисы, готовые к нагрузкам в миллионы пользователей.
Fine-tuning & Evals: Обучать open-source модели на кастомных датасетах и выстраивать строгие пайплайны оценки качества (evals).
Менторство: Выступать в роли AI-эксперта внутри компании, внедрять инженерную культуру в ML и помогать команде решать сложные технические задачи.
Что для нас важно:
Engineering-first mindset: Уверенный опыт в Production ML. Вы строите надежные сервисы, а не просто пишете код в Jupyter Notebook.
LLM Mastery: Глубокое понимание современных паттернов: агентная оркестрация, Tool Use, продвинутый RAG.
Стек: Отличный Python и опыт работы с PyTorch/TensorFlow. Чистый и поддерживаемый код — ваш стандарт.
Продуктовый опыт: Вы уже запускали ML-продукты с нуля и понимаете, как довести модель от идеи до релиза.
Soft Skills: Способность объяснять сложные концепции простым языком и готовность менторить коллег.
Английский: Уровень B2+ (чтение документации и обсуждение архитектуры).
Будет плюсом:
EdTech & Psychometrics: Опыт в Knowledge Tracing (IRT, BKT, DKT) или диагностике ошибок.
Graph Technologies: Работа с графовыми БД (например, Neo4j) и алгоритмами на графах.
Model Optimization: Опыт деплоя self-hosted моделей и оптимизации инференса.
Что предлагаем:
AI-Centric Impact: Вы будете работать над продуктом, где ML — главный приоритет и основа архитектуры.
Удаленка без компромиссов: работайте из любой точки мира.
Автономия и скорость: Минимум бюрократии, быстрые циклы обратной связи и полная свобода в выборе архитектурных решений.
Конкурентная зарплата: Обсуждаем открыто, ориентируемся на ваши ожидания и уровень.
Сильное комьюнити: Работа в команде драйвовых профессионалов, меняющих глобальный рынок образования.
