Вайти
на главную
Лига Цифровой Экономики•12 ч. назадСвежая вакансияОпубликована сегодня на hh_career. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.Прямой откликПриоритетный откликВаше резюме и сопроводительное письмо уходят напрямую рекрутёру компании на почту, минуя общую очередь откликов на вакансию

ML-инженер

Тренинги за счет компанииСессия профразвитияВнутренние митапы

Навыки и технологии

GitLab CI/CDPythonDockerGitMySQL

Ключевая задача

Разработка, обучение и внедрение ML-моделей и AI-решений (включая LLM и RAG-системы) для прикладных бизнес-задач, вывод их в production и сопровождение.

Описание вакансии

Обязанности

  • Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для прикладных бизнес-задач на всех этапах: от подготовки данных и формирования гипотезы до внедрения модели
  • Исследовать данные, находить закономерности и формировать признаки для моделей
  • Подготавливать и обрабатывать датасеты
  • Разделять данные на train, validation и test
  • Проводить ML-эксперименты, сравнивать подходы и выбирать наиболее эффективные решения
  • Разрабатывать решения на базе больших языковых моделей (LLM) (RAG-системы и др. прикладные инструменты)
  • Настраивать полный retrieval-контур: подготовку и разбиение документов, embeddings, векторный поиск, Hybrid Search, стратегии retrieval и маршрутизацию запросов
  • Выводить модели и AI-решения в production и сопровождать их дальнейшую работу

Требования

  • Хорошее понимание процесса обучения моделей машинного обучения и базовых принципов работы нейронных сетей
  • Опыт самостоятельной разработки и обучения ML-моделей
  • Уверенное владение Python и умение писать поддерживаемый код, опыт работы с PyTorch/TensorFlow, SQL, Docker, Git, CI/CD
  • Знание классических алгоритмов и структур данных
  • Умение проектировать AI-системы
  • Опыт работы с Opensearch, pgvector

Условия

  • ​Возможность работы в дружной молодой команде профессионалов
  • Сессия профессионального развития, по итогу которой составляется план индивидуального развития для каждого сотрудника
  • Тренинги за счет компании, внутренние семинары, внутренние митапы, мы очень любим учиться новому
  • Корпоративная культура со своими ценностями и традициями, в которой каждый чувствует себя частью команды