Старший NLP инженер

Что предстоит делать

Verigram — международная AI-компания, специализирующаяся на цифровой идентификации и предотвращении мошенничества. Наши решения используются банками, финтех-компаниями и онлайн-платформами для удалённого онбординга пользователей и предотвращения мошенничества. Сейчас мы ищем Senior NLP Engineer, который сможет разрабатывать Conversational AI — от генерации идей до внедрения в высоконагруженный production. Эта роль идеально подходит, если вам нравится создавать LLM-системы, процессы обеспечения качества и высоконагруженные AI-сервисы, которыми пользуются тысячи реальных пользователей. Мы создаём системы, способные самостоятельно решать бизнес-задачи: поиск по базе знаний, суммаризация, извлечение инсайтов из запросов, упреждающая помощь операторам и автоматизация на основе AI. Мы создаём production-ready AI-системы, которые ежедневно обрабатывают большие объёмы данных: • Биометрия лица и определение liveness • Аналитика видео в реальном времени • AI-ассистенты и RAG-системы • Высоконагруженные ML-сервисы, используемые тысячами пользователей Чем вы будете заниматься: • Проектировать, обучать, дообучать (fine-tune) и оценивать модели машинного и глубокого обучения. • Разрабатывать решения с использованием LLM, NLP, компьютерного зрения и других современных AI-архитектур. • Создавать и улучшать датасеты, включая очистку данных, стратегии разметки, аугментацию и генерацию синтетических данных. • Проектировать эксперименты и определять подходящие метрики оценки. • Улучшать точность, устойчивость, задержку и вычислительную эффективность моделей. • Исследовать и оценивать новые модели, архитектуры, статьи и AI-технологии. • Работать с ML-инженерами над выводом моделей в production и созданием надёжных inference-пайплайнов. • Тесно взаимодействовать с бизнесом для выявления возможностей применения AI/ML, определения метрик успеха и принятия продуктовых решений на основе данных и экспериментов. • Участвовать в мониторинге моделей, переобучении и непрерывном улучшении развёрнутых ML-систем. • Вносить вклад в технические решения и лучшие практики ML. Инженерная культура: • Участие в архитектурных решениях • Code review и документация • Вклад в лучшие практики ML-инженерии Технологический стек: Python • PyTorch • FastAPI • Transformers • Docker LangChain • LangGraph • RAG • ClearML • CUDA Обязательные требования: • 5+ лет опыта в Machine Learning, Data Science, Applied AI или смежных областях. • Глубокие знания машинного обучения, глубокого обучения, теории вероятностей, статистики и оптимизации. • Уверенное владение Python. • Сильный практический опыт работы с PyTorch или сопоставимым фреймворком глубокого обучения. • Опыт обучения и дообучения (fine-tuning) нейронных сетей. • Опыт работы с современными архитектурами моделей, такими как Transformers, LLM, VLM, в зависимости от предметной области. • Умение читать исследовательские статьи и переносить релевантные идеи в практические реализации. • Опыт вывода ML-моделей в production. • Практический опыт создания AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain / LangGraph. • Понимание полного жизненного цикла ML. • Опыт работы с Git, Linux, Docker и стандартными рабочими процессами ML-разработки. • Хорошие коммуникативные навыки и умение понятно объяснять технические решения. • Умение преобразовывать неопределённые бизнес-задачи в технические планы, чётко формулировать архитектурные решения и высокая степень самоорганизации. Будет плюсом: • Опыт создания высоконагруженных сервисов. • Опыт backend-разработки. • Опыт работы с GPU inference. • Опыт разработки AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и контроль версий промптов. • Понимание безопасности LLM-приложений. • Опыт разработки и запуска BERT, Sentence-BERT, T5 или традиционных архитектур (fasttext, word2vec). • Опыт работы с инструментами отслеживания экспериментов, такими как MLflow, ClearML, Weights & Biases или аналогичными.

Что предлагаем