ML Engineer

Что предстоит делать

<p>Фонд Євразія, исполнитель проекта международной технической помощи «Цифровизация для роста, добропорядочности и прозрачности (UK DIGIT)», объявляет конкурс на позицию <strong>ML engineer</strong> для разработки модуля искусственного интеллекта в системе еСуд для автоматизированной генерации проектов судебных решений по простым делам.</p><p><strong>Общая информация:</strong></p><ul><li>Дата объявления: 1 июля</li><li>Крайний срок подачи: 15 июля 2026 (18:00 по киевскому времени).</li><li>Форма сотрудничества: контракт консультанта до 31 марта 2027 года.</li><li>Место работы: г. Киев.</li><li>Формат работы: офис / гибридный формат.</li></ul><p>Фонд Євразія приглашает к участию в отборе на позицию <strong>ML Engineer</strong>, который/которая будет отвечать за разработку и внедрение модуля на основе искусственного интеллекта для поддержки подготовки проектов судебных решений. Эта позиция предполагает ключевую роль в создании и совершенствовании решений с использованием современных моделей машинного обучения и больших языковых моделей (LLM), построении систем для обработки и анализа юридических документов, а также разработке механизмов поиска и использования релевантной судебной практики.</p><p><strong>Основные обязанности и задачи</strong></p><p>Эксперт/-ка будет ответственен/-на за:</p><ul><li>Разработку и настройку OCR/HTR-пайплайна для распознавания е-протоколов и приложенных материалов с обеспечением качества ≥90% (по метрике CER).</li><li>Разработку подходов к анализу дел и генерации проектов судебных решений с использованием RAG-моделей на основе судебной практики.</li><li>Настройку и оптимизацию векторных баз данных для поиска релевантной судебной практики под конкретные дела.</li><li>Квантизацию и оптимизацию больших языковых моделей (Gemma/Mistral) для обеспечения real-time инференса (vLLM, TensorRT-LLM).</li><li>Разработку механизмов guardrails и классификации допустимости использования модели, включая ограничение работы только с определенным перечнем правовых норм и маршрутизацию низкоконфиденциальных дел в классическое рассмотрение.</li><li>Организацию и поддержку HITL-цикла обучения путем сбора обратной связи от судей (подпись/отклонение) для дальнейшего дообучения моделей и контроля качества.</li></ul><p><strong>Навыки:</strong></p><ul><li>Практические навыки программирования на Python для разработки и интеграции AI/ML-решений.</li><li>Глубокое понимание принципов Computer Vision и NLP, включая архитектуры современных моделей (CNN, Vision Transformers) и механизмы Attention.</li><li>Понимание концепций Retrieval-Augmented Generation (RAG) и практический опыт построения knowledge graph-структур для поддержки AI-решений.</li><li>Уверенный опыт работы с векторными базами данных (Milvus, Qdrant или аналогичные) и графовыми базами данных, в частности Neo4j.</li><li>Практическое понимание и опыт применения техник model compression и quantization <nobr>(4-bit /</nobr> <nobr>8-bit,</nobr> AWQ, GPTQ) для оптимизации real-time inference.</li><li>Понимание того, как запускать модели в Docker/Kubernetes, как настроить GPU-пайплайн (NVIDIA H100/B200) и не положить сервер из-за memory leak.</li><li>Аналитическое мышление и способность работать с комплексными AI-системами на стыке инфраструктуры, моделей и данных.</li><li>Высокий уровень владения английским языком (Upper-Intermediate или выше) для работы с технической документацией и международными командами.</li></ul><p><strong>Квалификации:</strong></p><ul><li>Высшее образование в сфере компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежных технических направлений.</li><li>Как минимум 2 года коммерческого опыта в backend-разработке, желательно в сложных или распределенных системах.</li><li>Практический опыт разработки backend-сервисов на Python в production-средах.</li></ul><p><strong>Преимуществом будет:</strong></p><ul><li>HTR/OCR Expertise: Практический опыт с распознаванием текста, понимание CTC-loss, уверенная работа с аугментациями и очисткой датасетов.</li><li>Elasticsearch/OpenSearch: Работа с полнотекстовым и гибридным поиском.</li><li>LLM Ops: Опыт развертывания и тюнинга Gemma/Mistral.</li><li>AI: PyTorch, vLLM, TensorRT-LLM, SAM optimizer.</li><li>Data/Storage: Neo4j, Elasticsearch, S3/MinIO.</li></ul><p>Эксперт/-ка должен соответствовать установленным квалификационным требованиям, иметь безупречную деловую репутацию, соответствующий профессиональный опыт и соблюдать принципы добропорядочности.</p><p><strong>Резюме отправлять на e-mail:</strong> <a href="mailto:[email protected]">[email protected]</a></p><p>Просьба обязательно в теме письма указать название позиции — <strong>ML engineer.</strong></p><p><strong>Крайний срок подачи документов: 15 июля 2026 г. (18:00 по киевскому времени).</strong></p><p>Заявки будут рассматриваться по мере поступления аппликационных форм.</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/eurasia-foundation/vacancies/364081/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>