ML Engineer (Computer Vision / NLP)

Что предстоит делать

• Разработка и оптимизация ML-моделей в направлениях CV и NLP/LLM.
• Создание и развитие RAG-систем, работа с векторными БД, эмбеддингами и графовыми поисками.
• Оборачивание моделей в production-ready сервисы (FastAPI, Docker).
• Оптимизация инференса и настройка пайплайнов обучения.
• Построение инфраструктуры для обучения, мониторинга и деплоя моделей.

Что ждём от вас

• Уверенные знания Python, опыт работы с PyTorch, Transformers, scikit-learn, pandas, numpy.
• Практический опыт в Computer Vision (CVAT, LabelStudio).
• Опыт с NLP/LLM, построением RAG-систем, векторными БД (LangChain, E5/RuBERT).
• Навыки написания API (FastAPI), понимание асинхронности, упаковка моделей в сервисы.
• Знание методов ускорения инференса (ONNX, TensorRT, Triton Inference Server, vLLM).
• Опыт с MLflow, Airflow, понимание CI/CD для ML.
• Работа под Linux, знание Docker, взаимодействие с Kafka/RabbitMQ.
• Опыт работы с PostgreSQL, MongoDB, Qdrant, Neo4j.
• Будет плюсом
• Опыт работы с Graph RAG и гибридным поиском.
• Знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Langfuse).
• Технологический стек
• RAG / LLM: Qdrant, LangChain, RAGAS, Hybrid Search, Reranking, Langfuse, vLLM
• ML / DL: PyTorch, Transformers, CLIP, CatBoost, scikit-learn, TF-IDF, FastText
• Backend / API: FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, Pytest
• MLOps / CI/CD: MLflow, Airflow, Triton, GitLab CI/CD
• Infra & Data: Docker, Prometheus, Grafana, Kafka, RabbitMQ, S3 (Minio), CVAT, LabelStudio

Что предлагаем