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. И сейчас мы ищем Senior NLP Engineer, который сможет разрабатывать Conversational AI от генерации идей до внедрения в высоконагруженный продакшн. Эта роль идеально подойдёт вам, если вы любите 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, проактивное предоставление помощи операторам и AI-автоматизация. Мы создаём production-ready AI-системы, которые ежедневно обрабатывают данные в больших масштабах: • Биометрия лица и liveness detection • Видеоаналитика в реальном времени • AI-ассистенты и RAG-системы • Высоконагруженные ML-сервисы, используемые тысячами пользователей Что вы будете делать: • Проектировать, обучать, дообучать и оценивать модели машинного обучения и глубокого обучения. • Разрабатывать решения с использованием LLM, NLP, computer vision или 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 Engineers над выводом моделей в продакшн и построением надёжных inference-пайплайнов. • Тесно взаимодействовать с бизнесом для выявления возможностей 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 reviews и документация • Вклад в лучшие практики ML-инженерии Tech stack: Python • PyTorch • FastAPI • Transformers• Docker LangChain • LangGraph • RAG • ClearML • CUDA Must-have • 5+ лет опыта в Machine Learning, Data Science, Applied AI или смежных областях. • Сильные знания машинного обучения, глубокого обучения, теории вероятностей, статистики и оптимизации. • Сильные навыки Python. • Сильный практический опыт с PyTorch или сопоставимым фреймворком глубокого обучения. • Опыт обучения и дообучения нейронных сетей. • Опыт с современными архитектурами моделей, такими как Transformers, LLMs, VLMs, в зависимости от предметной области. • Умение читать научные статьи и превращать релевантные идеи в практические реализации. • Опыт вывода ML-моделей в продакшн • Практический опыт создания AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain / LangGraph • Понимание полного ML-жизненного цикла • Опыт с Git, Linux, Docker и распространёнными workflow разработки ML. • Хорошие коммуникативные навыки и умение чётко объяснять технические решения. • Умение превращать неопределённые бизнес-цели в технические планы, аргументировать архитектурные решения и высокая степень самоорганизации Nice to have: • Опыт создания высоконагруженных сервисов • Опыт в backend-разработке • Опыт с GPU inference • Опыт разработки AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и версионирование промптов. • Понимание безопасности LLM-приложений. • Опыт разработки и запуска BERT, Sentence-BERT, T5 или традиционных архитектур (fasttext, word2vec) • Опыт с инструментами трекинга экспериментов, такими как MLflow, ClearML, Weights & Biases или аналогичными.

Что предлагаем