Старший инженер машинного обучения

Что предстоит делать

<p>N-iX — это глобальная компания по разработке программного обеспечения, которая помогает бизнесу по всему миру создавать программные продукты нового поколения. Основанная в 2002 году, мы объединяем более 2400 технически подкованных специалистов в более чем 40 странах, работающих над значимыми проектами для лидеров индустрии и компаний из списка Fortune 500. Наша экспертиза охватывает облачные технологии, данные, AI/ML, встроенное ПО, IoT и многое другое, стимулируя цифровую трансформацию в финансовом секторе, производстве, телекоммуникациях, здравоохранении и других отраслях. Присоединяйтесь к N-iX и станьте частью команды, где ваши идеи действительно имеют значение.</p><p>Мы ищем <strong>Senior Machine Learning Engineer</strong> для руководства разработкой и развертыванием передовых моделей AI. В этой роли вы будете отвечать за полный жизненный цикл наших систем машинного обучения: от архитектурного проектирования и предварительной обработки данных до обучения модели, оптимизации и развертывания в production.</p><p>Вы будете работать на стыке генеративного AI и традиционного машинного обучения, создавая движки, которые обеспечивают работу двух стратегических AI-инициатив, охватывающих интеллектуальную обработку документов на основе NLP и прогнозную аналитику. Работая в рамках структурированной гибкой модели поставки (agile) с формальными этапами проверки, вы будете гарантировать, что наши модели не только точны, но и надежны, объяснимы и развертываемы в высокозащищенных локальных (on-premise) средах.</p><p><strong>Ключевые обязанности:</strong></p><ol><li><strong> LLM &amp; NLP пайплайны </strong></li></ol><ul><li>Проектировать и донастраивать пайплайны на основе больших языковых моделей (LLM) для интерпретации сложных нормативных текстов (например, стандартов, строительных норм) и извлечения структурированных правил.</li><li>Преобразовывать требования на естественном языке в форматы, обрабатываемые компьютером (например, логические кортежи), которые могут быть выполнены нижестоящими движками проверки соответствия.</li><li>Внедрять архитектуры RAG (Retrieval-Augmented Generation) для обеспечения семантических запросов к технической документации и историческим данным проектов.</li><li>Оптимизировать стратегии промптов (few-shot learning, chain-of-thought) для повышения производительности модели на доменно-специфичных задачах без обширного переобучения.</li></ul><ol><li><strong> Прогнозные и аналитические модели (Цепочка поставок) </strong></li></ol><ul><li>Разрабатывать модели прогнозирования временных рядов для предсказания спроса на материалы и категорий расходов, интегрируя внутренние данные ERP с внешними рыночными сигналами.</li><li>Создавать модели классификации и обнаружения аномалий для оценки профилей риска поставщиков на основе финансового состояния, эффективности поставок и геополитических факторов.</li><li>Проектировать алгоритмы для многокритериальной оптимизации (например, баланс между стоимостью, временем выполнения и риском) для поддержки принятия решений в закупках.</li></ul><ol><li><strong> MLOps и ввод в эксплуатацию </strong></li></ol><ul><li>Контейнеризировать модели с помощью Docker/Kubernetes и развертывать их в защищенных локальных (on-premise) средах для инференса.</li><li>Создавать автоматизированные пайплайны обучения и инференса с использованием таких инструментов, как Kubeflow или MLflow, для обеспечения воспроизводимости и масштабируемости.</li><li>Оптимизировать задержку инференса модели и использование ресурсов (например, квантование, дистилляция) для эффективной работы на доступном оборудовании.</li><li>Внедрять системы мониторинга для отслеживания дрейфа модели и производительности в production, создавая циклы обратной связи для непрерывного улучшения.</li></ul><p><strong>Требования:</strong></p><ul><li>Более 5 лет опыта в Machine Learning Engineering с подтвержденным опытом развертывания моделей в production-средах.</li><li>Экспертное владение Python и стандартными библиотеками ML (PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, Pandas, NumPy).</li><li>Уверенный опыт работы с архитектурами трансформеров (BERT, GPT, Llama) и NLP-фреймворками (Hugging Face, LangChain).</li><li>Владение инструментами и практиками MLOps, включая контейнеризацию (Docker), оркестрацию (Kubernetes) и отслеживание экспериментов (MLflow).</li><li>Способность проектировать пайплайны предварительной обработки данных как для структурированных (SQL, табличные данные), так и для неструктурированных (текст, PDF) данных.</li><li>Хорошее понимание алгоритмических принципов для реализации пользовательской логики, такой как обход графов или геометрические вычисления.</li><li>Способность быстро изучать и применять методы ML в специализированных доменах, таких как инженерия, цепочки поставок или другие строго регулируемые отрасли.</li><li>Опыт работы в гибких средах (Sprints) при соблюдении строгих инженерных стандартов и требований к документации.</li><li>Отличные коммуникативные навыки для эффективной работы с Data Scientists, Backend Engineers и Domain Experts для согласования технических решений с бизнес-потребностями.</li></ul><p><strong>Почему эта роль?</strong></p><p>Вы будете создавать интеллект, который управляет критически важной корпоративной инфраструктурой. Ваши модели будут не просто генерировать текст или прогнозы; они будут напрямую влиять на проектирование сложных промышленных систем и устойчивость цепочек поставок. Если вы готовы применять передовые методы ML к реальным задачам с высокими ставками в строгой инженерной среде, присоединяйтесь к нам.</p> <div class="content-conclusion"><p><strong>Мы предлагаем*:</strong></p><ul><li>Гибкий формат работы — удаленно, в офисе или гибридный</li><li>Конкурентную заработную плату и хороший компенсационный пакет</li><li>Индивидуальный карьерный рост</li><li>Инструменты профессионального развития (программа наставничества, технические лекции и тренинги, центры компетенций и многое другое)</li><li>Активные технические сообщества с регулярным обменом знаниями</li><li>Компенсацию обучения</li><li>Памятные подарки к юбилеям</li><li>Корпоративные мероприятия и тимбилдинги</li><li>Другие льготы, зависящие от локации</li></ul><p>*не распространяется на фрилансеров</p></div> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/n-ix/vacancies/343355/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>