ML Engineer

Что предстоит делать

Навыки: Python, NLP, LLM, PyTorch, Машинное обучение, Apache Kafka, PostgreSQL. Квалификация: Lead. Специализации: ML разработчик. ## О компании Российская IT-компания, разрабатывающая решения для обработки, управления и повышения качества данных. Наши продукты используют крупные корпоративные заказчики, включая банки и другие высоконагруженные организации. Ищем опытного **ML Engineer** с сильной инженерной базой и глубоким пониманием Machine Learning, NLP и LLM. Нам нужен самостоятельный специалист, способный проектировать ML-решения, строить пайплайны и доводить разработки до production.Чем предстоит заниматься - Проектировать, разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production. - Разрабатывать и дообучать ML/NLP-модели под продуктовые задачи. - Работать с Transformers, BERT, LLM, RAG и fine-tuning. - Решать задачи классификации текстов, NER и извлечения информации. - Разрабатывать процессы оценки качества моделей, проводить эксперименты и оптимизировать инференс. - Самостоятельно взаимодействовать с заказчиками: собирать требования, предлагать технические решения и реализовывать их. - В перспективе — участвовать в разработке AI Agents и агентных систем. Что мы ожидаем - **От 6–8 лет релевантного опыта** в ML Engineering, NLP или разработке ML-систем. - Уверенное владение Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers. - Глубокое понимание классического ML: логистическая регрессия, деревья решений, SVM, boosting, bagging. - Понимание метрик качества моделей: Precision, Recall, F1, ROC-AUC, выбор threshold и применение метрик к бизнес-задачам. - Знание архитектуры Transformers и BERT, практический опыт классификации текстов и NER. - Опыт fine-tuning ML/NLP-моделей, включая BERT и современные LLM. - Практический опыт самостоятельного построения ML-пайплайнов и вывода моделей в production. - Опыт работы с LLM, RAG, оценки качества и оптимизации моделей. - Хорошее знание SQL, опыт обработки больших объёмов данных. - Умение самостоятельно принимать технические решения и взаимодействовать с заказчиками. Технологический стек **Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, DSPy, OpenAI, vLLM / llama.cpp, MLflow, PostgreSQL, Kafka, REST API.** Будет плюсом опыт работы с Airflow, ClickHouse, Docker, Kubernetes, векторными базами данных и MLOps.Особенности позиции Это **hands-on инженерная роль без управления командой**. Мы ищем специалиста, который самостоятельно пишет код, проектирует архитектуру решений, выстраивает коммуникацию с заказчиками и отвечает за технический результат. **Основной фокус на первом этапе — построение и развитие ML-пайплайнов.** В дальнейшем предполагается развитие LLM-решений и агентных систем.Условия - Полностью удалённая работа из РФ или гибридный формат. - Офис в Москве, м. Парк культуры. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Работа над реальными продуктовыми ML/LLM-задачами. - Возможность влиять на архитектуру и технические решения.