Команда:** Engineering Местоположение: Только ЕС (удаленно) Тип занятости: Удаленно, полный рабочий день

AppFollow — это платформа для управления отзывами о приложениях и ASO. Наша главная цель — облегчить повседневную работу разработчиков приложений, продакт-менеджеров, маркетинговых команд, службы поддержки и т. д. AppFollow помогает собирать и управлять данными о ваших приложениях и играх, повышать средний рейтинг приложений, улучшать позиции в магазинах приложений и лояльность пользователей.

Рейтинги и отзывы — наши основные данные, а ИИ — это то, как мы превращаем их в ценность для наших клиентов, помогая им автоматизировать рутинную работу с отзывами пользователей и экономить время: категоризация отзывов, суммирование отзывов, генерация ответов с помощью ИИ, семантический поиск, обнаружение аномалий и получение аналитических данных из диалогов.

Эта полностью удаленная позиция для Senior AI Engineer, который будет управлять этими возможностями от начала до конца: от исследований и прототипирования до продакшена. Вы будете работать как с коммерческими LLM, так и с моделями с открытым исходным кодом, создавать конвейеры обучения и оценки, а также внедрять функции на основе ML, которые используются по всему миру командами разработчиков приложений и игр, а также всеми, кто работает с обратной связью от пользователей в цифровом формате. По сути, это прикладная инженерная роль: ваши модели не будут оставаться в ноутбуках. Вместе с нашей командой бэкенда вы также будете разрабатывать функциональность продукта, сервисы и API вокруг них.

О роли

• Полностью управлять функциями AI/ML: исследования, прототипирование, продакшен, мониторинг и итерации.
• Проектировать и создавать функции на основе LLM для данных отзывов и рейтингов: категоризация отзывов, суммирование, генерация ответов, семантический поиск, обнаружение аномалий, диалоговые и агентские сценарии.
• Работать с коммерческими API LLM (OpenAI, Anthropic, Google), а также с моделями с открытым исходным кодом (Llama, Mistral, Qwen и др.): выбор моделей, адаптация, дообучение и развертывание.
• Создавать и поддерживать конвейеры для обучения моделей, дообучения и оценки качества: наборы данных, метрики, оффлайн-оценки, LLM-as-a-judge, A/B-тесты.
• Разрабатывать возможности RAG и семантического поиска: эмбеддинги, векторные хранилища, качество поиска.
• Оптимизировать качество, задержку и стоимость инференса LLM в продакшене.
• Отслеживать новейшие разработки в области NLP/LLM, проводить эксперименты и POC, и превращать перспективные идеи в продуктовые фичи.
• Разрабатывать и оптимизировать функциональность продукта AppFollow помимо ML: сервисы и внутренние/публичные API для основных сущностей данных (приложения, отзывы, рейтинги).
• Интегрировать новые функции с существующей системой, включая устаревшие сервисы, и сотрудничать с командой Platform для развертывания в различных средах и обеспечения бесперебойной работы.
• Вносить вклад вместе с другими разработчиками в общую архитектуру системы; проектировать, создавать и документировать эффективный, тестируемый, надежный, безопасный и масштабируемый кодовый бейс.

О вас

• 5+ лет опыта разработки программного обеспечения; уверенное владение Python в продакшене (asyncio).
• 3+ года практического опыта в ML/NLP с моделями, внедренными в продакшен.
• Практический опыт работы с LLM: prompt engineering, RAG, дообучение моделей с открытым исходным кодом (LoRA/PEFT), работа как с коммерческими API, так и с self-hosted моделями.
• Опыт построения процессов оценки качества моделей: метрики, наборы данных для оценки и конвейеры, A/B-тестирование.
• Уверенное владение экосистемой PyTorch и Hugging Face (transformers, datasets, PEFT).
• Владение FastAPI для разработки API.
• Сильные навыки SQL (MySQL или PostgreSQL), опыт работы с ORM-фреймворками (предпочтительно SQLAlchemy).
• Опыт юнит-тестирования (pytest).
• Английский язык на уровне Upper-intermediate или выше.

Приветствуется

• Опыт обслуживания open-source LLM в продакшене (vLLM, TGI, Triton) и работы с GPU-инфраструктурой.
• Опыт работы с векторными базами данных (например, pgvector).
• Опыт работы с агентскими и оркестрационными фреймворками (LangChain, LangGraph) и инструментами оценки/наблюдаемости (MLflow, Langfuse).
• Опыт работы с конвейерами обработки данных и автоматизацией (например, Airflow, Prefect).
• Опыт работы с облачными сервисами (AWS), NoSQL базами данных (MongoDB), брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka).
• Классический бэкграунд в ML/NLP (классификация текстов, кластеризация, тематическое моделирование).
• Контрибуции в open-source, публикации или личные ML-проекты, которыми вы гордитесь.

Предлагаемые бонусы

• Удаленная работа на полный рабочий день. Хотя вы всегда можете провести время с нами на ежемесячных общих собраниях в наших хабах: Хельсинки, Белград, Тбилиси, Батуми, Ереван.
• Оплачиваемый отпуск и больничные. Возьмите время, которое вам нужно, чтобы оставаться мотивированным, заряженным и сбалансированным. По предварительной договоренности вы можете взять выходные по особым случаям.
• Щедрый пакет социальных льгот, включающий медицинскую страховку, компенсацию оборудования, бонус за модерацию домашнего офиса и многое другое.
• Бонус в виде опционов согласно плану участия сотрудников в акционерном капитале.
• Вы будете иметь прямое представление о том, как управляется компания и каковы ее результаты. Мы всегда готовы предоставить специальную поддержку и ускорить ваш онбординг, включая предоставление необходимых инструментов для успешной работы.

Процесс найма

1. HR-скрининг-интервью — 15 мин
2. Backend Technical interview — 90 мин
3. ML Technical interview — 90 мин
4. Culture fit interview — 60 мин
5. Проверка рекомендаций Ожидаемый срок: 2–4 недели от подачи заявки до оффера.