AI/ML-инженер для поиска товаров

Описания нет

• подготавливать датасеты для обучения и оценки ML-моделей
• обучать, дообучать и улучшать модели, проводить эксперименты с различными подходами
• разрабатывать алгоритмы для задач поиска, классификации, matching и ranking
• работать с embedding-моделями и LLM
• решать задачи сопоставления товарных данных: товары и предложения, аналоги, категории, семантический поиск
• оценивать качество существующих алгоритмов и находить способы их улучшения
• реализовывать ML-решения на Python, интегрировать модели в сервисы и участвовать в выводе в production
• работать с потоками данных и Kafka
• мониторить качество и производительность моделей после запуска, оптимизировать существующие решения
• исследовать новые ML/LLM-подходы, проводить PoC и внедрять успешные решения в production

• работаете в сфере ML/AI от 2 лет
• уверенно пишете на Python
• разрабатываете production-ready код
• обучаете и дообучаете ML-модели
• подготавливаете датасеты и проводите ML-эксперименты
• оцениваете качество моделей и понимаете основные ML-метрики
• работаете с LLM и/или embedding-моделями
• решаете задачи классификации, поиска, matching и ranking
• быстро разбираетесь в новых моделях, подходах и библиотеках
• выводите ML-решения в production
• Будет плюсом: опыт работы с NLP; опыт работы с semantic search/vector search; знание подходов bi-encoder, cross-encoder, reranking; опыт работы с Hugging Face и PyTorch; опыт fine-tuning LLM или embedding-моделей; опыт работы с большими каталогами товаров, в e-commerce или marketplace; опыт работы с Kafka и Docker; опыт оптимизации inference и работы с GPU; опыт построения систем мониторинга качества ML-моделей; знание SQL

• работу в небольшой команде с высоким влиянием на технические решения
• реальные production-задачи и возможность доводить решения до внедрения
• возможность работать с LLM, embeddings, search и matching
• задачи на стыке ML, backend и data
• возможность видеть результат своей работы в продукте
• участие в выборе и развитии ML-подходов внутри направления
• тесное взаимодействие с разработчиками, аналитиками и Product/Project Manager
• удалённый формат работы