Старший ML-инженер (Python / NLP / LLM)

IT-hunter нанимает старшего ML-инженера с опытом в Python, NLP и LLM. Удаленная работа, полная занятость, роль связана с созданием ML-конвейеров и решений на основе NLP/LLM.

Проектирование, разработка и оптимизация ML-конвейеров: от подготовки данных и обучения моделей до развертывания в производстве. Разработка и тонкая настройка ML/NLP моделей для продуктовых задач. Работа с Transformers, BERT, LLM, RAG и тонкой настройкой. Решение задач классификации текста, NER и извлечения информации. Разработка процессов оценки качества моделей, проведение экспериментов и оптимизация инференса. Взаимодействие с клиентами: сбор требований, предложение технических решений и их внедрение. В будущем - участие в разработке AI-агентов и агентных систем.

6-8 лет релевантного опыта в ML-инженерии, NLP или разработке ML-систем. Владение Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers. Глубокое понимание классического ML: логистическая регрессия, деревья решений, SVM, бустинг, бэггинг. Понимание метрик качества моделей: Precision, Recall, F1, ROC-AUC, выбор порога и применение метрик к бизнес-задачам. Знание архитектуры Transformers и BERT, практический опыт в классификации текста и NER. Опыт тонкой настройки ML/NLP моделей, включая BERT и современные LLM. Практический опыт построения ML-конвейеров и развертывания моделей в производстве. Опыт с LLM, RAG, оценкой качества и оптимизацией моделей. Сильные знания SQL и опыт обработки больших объемов данных. Способность самостоятельно принимать технические решения и взаимодействовать с клиентами. Технологический стек: Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, DSPy, OpenAI, vLLM / llama.cpp, MLflow, PostgreSQL, Kafka, REST API. Плюсом: опыт с Airflow, ClickHouse, Docker, Kubernetes, векторными базами данных и MLOps.

Полная занятость. Возможна удаленная работа. Практическая инженерная роль без управления командой. Возможность работать над AI-агентами и агентными системами в будущем.