на главную
habr•1 дн. назадСвежая вакансияОпубликована 1 день назад на Хабр Карьера. Свежая — до 5 дней, умеренная — 6–14 дней, долгая — от 15 дней. Дата берётся с сайта-источника.

ML Engineer

УдалённоУдалённая работаГибкий форматВлияние на архитектуру

Навыки и технологии

PythonDockerPostgreSQLKubernetesClickHouseMySQL

Ключевая задача

Проектирование и разработка ML/NLP/LLM-решений и пайплайнов, вывод моделей в production и взаимодействие с заказчиками.

Описание вакансии

О компании

Российская IT-компания, разрабатывающая решения для обработки, управления и повышения качества данных. Наши продукты используют крупные корпоративные заказчики, включая банки и другие высоконагруженные организации.

Обязанности

  • Проектировать, разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production.
  • Разрабатывать и дообучать ML/NLP-модели под продуктовые задачи.
  • Работать с Transformers, BERT, LLM, RAG и fine-tuning.
  • Решать задачи классификации текстов, NER и извлечения информации.
  • Разрабатывать процессы оценки качества моделей, проводить эксперименты и оптимизировать инференс.
  • Самостоятельно взаимодействовать с заказчиками: собирать требования, предлагать технические решения и реализовывать их.
  • В перспективе — участвовать в разработке AI Agents и агентных систем.

Требования

  • От 6–8 лет релевантного опыта в ML Engineering, NLP или разработке ML-систем.
  • Уверенное владение Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers.
  • Глубокое понимание классического ML: логистическая регрессия, деревья решений, SVM, boosting, bagging.
  • Понимание метрик качества моделей: Precision, Recall, F1, ROC-AUC, выбор threshold и применение метрик к бизнес-задачам.
  • Знание архитектуры Transformers и BERT, практический опыт классификации текстов и NER.
  • Опыт fine-tuning ML/NLP-моделей, включая BERT и современные LLM.
  • Практический опыт самостоятельного построения ML-пайплайнов и вывода моделей в production.
  • Опыт работы с LLM, RAG, оценки качества и оптимизации моделей.
  • Хорошее знание SQL, опыт обработки больших объёмов данных.
  • Умение самостоятельно принимать технические решения и взаимодействовать с заказчиками.

Условия

  • Полностью удалённая работа из РФ или гибридный формат.
  • Офис в Москве, м. Парк культуры.
  • Заработная плата обсуждается индивидуально.
  • Работа над реальными продуктовыми ML/LLM-задачами.
  • Возможность влиять на архитектуру и технические решения.