Перейти к содержимому

ML Engineer (LLM)

Національний банк України шукає ML-інженера з досвідом роботи з великими мовними моделями (LLM). Потрібно буде аналізувати, оптимізувати та доналаштовувати open-source моделі для банківських завдань, розробляти RAG-архітектуру та забезпечувати production-готовність моделей. Пропонується ринкова зарплата, премії, навчання та гнучкий графік.

senior Київ ~1 500 000 – 2 887 500 ₸
Вакансия опубликована 98 дней назад. Может быть уже неактуальна — рекомендуем уточнить статус у работодателя перед откликом.

Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.

Языки: English · Pre-Intermediate
salary intelligence

Зарплата не указана — оценили по рынку

На основе 89 похожих вакансий за 90 дней по всем рынкам вместе — отдельной выборки по рынку этой вакансии нет; город вакансии не учтён.

оценка p25–p75
1 500 000 – 2 887 500 ₸
медиана: 2 050 125 ₸
Хотите увидеть распределение по грейдам и городам? Зарплаты Data/ML Калькулятор зарплат
описание

Что предстоит делать

<p>Национальный банк Украины — современное независимое государственное учреждение, призванное обеспечивать ценовую и финансовую стабильность в государстве и способствовать экономическому росту Украины. </p><p>Мы интегрируемся в международное сообщество центральных банков, создаем для этого эффективную и устойчивую финансовую экосистему, способствуем развитию инновационных финансовых технологий, повышению финансовой осведомленности и инклюзии граждан. </p><p>Мы — современный центральный банк, пользующийся доверием общества, действующий для благосостояния граждан и государства.</p><p><br><strong>Функциональные задачи:</strong></p><ul><li> Анализ и выбор open-source <nobr>LLM-моделей</nobr> под specific use cases банка: document processing, Q&amp;A, анализ транзакций;</li><li> Model optimization: quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), pruning, distillation для уменьшения размера модели и увеличения скорости на ограниченной GPU-инфраструктуре;</li><li> Fine-tuning моделей на собственных данных банка: LoRA, QLoRA, PEFT с учетом data privacy и регуляторных ограничений;</li><li> Настройка inference-серверов: vLLM, Triton Inference Server, llama.cpp — оптимизация throughput и latency;</li><li> Разработка и поддержка evaluation pipelines: метрики качества модели (BLEU, ROUGE, custom business metrics);</li><li> Разработка промптов и RAG-архитектура (Retrieval-Augmented Generation) для интеграции с внутренними knowledge bases банка:</li><li> Документирование моделей: model cards, performance benchmarks, versioning;</li><li> Координация с DevOps для обеспечения production-готовности моделей и инфраструктуры.</li></ul><p><strong>Мы предлагаем:</strong></p><ul><li>Возможность для профессионального развития в стабильной и прозрачной организации;</li><li>Возможность быть причастным к развитию страны;</li><li>Рыночный уровень оплаты труда, премии на основе оценки результатов работы (KPI);</li><li>Программы обучения;</li><li>Негосударственное корпоративное пенсионное страхование;</li><li>Комфортные условия труда и гибкий график работы;</li><li>Коллектив единомышленников.</li></ul><p><strong>Наши ожидания от кандидата:</strong></p><ul><li> Высшее образование;</li><li> Опыт работы от 4 лет;</li><li> Уровень английского языка не ниже A2;</li><li> 3+ года опыта в Machine Learning / Deep Learning с акцентом на NLP;</li><li> Глубокий опыт с Python, PyTorch или TensorFlow;</li><li> Знание <nobr>LLM-архитектур:</nobr> Transformer, attention mechanisms, tokenization;</li><li> Опыт с fine-tuning и адаптацией моделей: LoRA, QLoRA, PEFT;</li><li> Понимание model quantization и optimization техник (GPTQ, AWQ, INT8);</li><li> Опыт с open-source моделями: Llama, Mistral, GPT-2/Neo или аналогичными;</li><li> Знание контейнеризации: Docker/Kubernetes;</li><li> Понимание RAG-архитектуры и vector databases (pgvector, Milvus, Qdrant).</li></ul><p>Желательные навыки:</p><ul><li> Опыт с NVIDIA TensorRT и оптимизацией моделей под GPU;</li><li> Знание Hugging Face ecosystem (transformers, datasets, PEFT);</li><li> Опыт с MLOps: MLflow, Weights &amp; Biases, или аналогичными;</li><li> Понимание банковских процессов и регуляторных требований к AI (EU AI Act, guideline НБУ);</li><li> Опыт с data pipelines и ETL для подготовки training data.</li></ul> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/national-bank-of-ukraine/vacancies/344731/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>

навыки

Стек и инструменты

Сколько платят вам?

Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.

Без имени и компании. Отдельные ответы не публикуются.
Вакансии в Telegram-канале
Свежие вакансии Каждый день
Подписаться
??%
Match Score
Войдите и создайте резюме
Войти
Поделиться

Подходит ли вам эта вакансия?

Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть

Создать аккаунт PDF-парсинг резюме за 2 минуты

Ещё в Національний банк України

2 активные вакансии в компании

3 мес. назад

DevOps / SRE інженер (GPU-кластери, AI-інфраструктура)

~1 907 500 ₸ оценка по стеку, все рынки

Національний банк України шукає досвідченого DevOps/SRE інженера для побудови та підтримки інфраструктури для GPU-кластерів та AI-платформи. Потрібен глибокий досвід з Kubernetes, Docker, Terraform, Ansible, а також знання GPU-серверів (NVIDIA CUDA). Пропонується ринкова оплата, премії, навчання, гнучкий графік та комфортні умови праці.

DevOps SRE Kubernetes +8
senior Київ dou

Похожие вакансии

6 вакансий
D
D1
1 д. назад

DSP engineer

~1 362 735 ₸ оценка по стеку, все рынки

Компания в defense-tech ищет DSP-инженера для проектирования и внедрения алгоритмов обработки радиосигналов (FFT, цифровая фильтрация, классификация) для RF-систем. Нужен подтверждённый опыт разработки DSP-алгоритмов, знание теории сигналов и программирование на Python или C/C++, желателен опыт с SDR и MATLAB. Предлагают официальное трудоустройство, бронирование, медстраховку и работу full-time в офисе.

DSP RF SDR +6
middle Київ dou
D
Defense AI Center A1
1 д. назад

AI/ML Engineer

~1 362 735 ₸ оценка по стеку, все рынки

Центр Defense AI Center A1 при Минобороны Украины ищет AI/ML инженера для создания и внедрения моделей машинного обучения в оборонной сфере. Нужно строить RAG-системы, AI-агентов, ML-пайплайны и MLOps-инфраструктуру, работать с Python, PyTorch, Azure и Kubernetes. Требуется от 2 лет опыта в ML/DS/MLOps и английский на уровне B1+, предлагают работу над задачами с реальным влиянием на обороноспособность и бронирование сотрудников.

AI ML MLOps +9
middle Київ dou
C
Компания
1 д. назад

Senior Python + AI

~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по всем рынкам

Разработка AI-сервисов и агентов на базе внутренних LLM, построение пайплайнов с LangGraph и RAG, интеграция с системами и вывод сервисов в продакшн. Стек — Python и FastAPI. Уровень и условия не указаны.

LLM LangGraph RAG +3
senior cr
SoftServe
S
SoftServe
1 д. назад

Software Engineer (Apache Superset)

~1 500 000 – 2 887 500 ₸ оценка по стеку, все рынки

Нужен инженер для развития и кастомизации корпоративной BI-платформы на базе Apache Superset: писать собственные visualization plugins, дорабатывать frontend и backend, поддерживать production. Требуется 5+ лет опыта в software/BI engineering, уверенный Python, JavaScript/TypeScript с React, SQL, а также Kubernetes, Docker и Helm. Работа в SoftServe с гибким графиком (удалённо, офис или гибрид), медстраховкой и оплачиваемым отпуском.

Apache Superset Python JavaScript +13
senior удал. dou
E
emagine
1 д. назад

AI Engineer (Senior)

~20 202 – ~25 252 ₸ (40 – 50 EUR)

Разработка AI-решений для фармацевтической отрасли: перевод бизнес-задач в масштабируемые AI/ML-системы, проработка архитектуры и внедрение. Нужно собирать пайплайны и деплоить модели на Python и Azure, работать в связке с бизнесом над требованиями.

AI ML Python +2
senior cr
S
Sophea AI
1 д. назад

MLOps Engineer

~2 945 898 – ~4 208 498 ₸ (5 833 – 8 333 EUR)

Нужно проектировать и поддерживать инфраструктуру и инструменты для полного жизненного цикла машинного обучения. Работа в связке с инженерными и ML-командами: обучение моделей, деплой, воспроизводимость, мониторинг и оптимизация производительности. Это профильная MLOps/ML-инфраструктурная роль.

MLOps machine learning infrastructure +2
senior cr