ml engineer

Загрузи резюме в профиле, а нейросеть определит твою категорию. Затем ты сможешь генерировать сопроводительные письма для вакансий этой категории

Компания создаёт B2C SaaS-продукты, которые делают сложные задачи, например, создание резюме или юридических документов, простыми и понятными для пользователей. Один из продуктов компании быстро растёт и уже используется сотнями тысяч людей каждый месяц. Сейчас компания ищет инженера машинного обучения с глубокими знаниями в обработке естественного языка (NLP) и больших языковых моделях (LLM).

Вам нужно будет интегрировать готовые LLM API (например, OpenAI, Anthropic) и собственные модели для создания умных функций в продукте. Вы будете создавать и дообучать модели с использованием PyTorch и HuggingFace, а также проектировать системы для генерации с дополненной выборкой (RAG) с векторными базами данных. Также Вам предстоит разрабатывать масштабируемые системы инференса, создавать конвейеры для обучения и развёртывания, и отвечать за инфраструктуру Docker, Cloud Run и GCP.

• Имеете сильную базу в разработке на Python и пишете чистый, тестируемый и поддерживаемый код
• Имеете подтверждённый опыт создания моделей на основе трансформеров, включая собственное обучение и дообучение
• Глубоко разбираетесь в HuggingFace, PyTorch, токенизации и фреймворках для оценки
• Имеете опыт интеграции и управления LLM API (OpenAI, Anthropic) в продуктах для пользователей
• Понимаете семантический поиск, векторное хранение (FAISS, pgvector) и гибридные символьно-нейронные подходы
• Имеете опыт проектирования или использования графовых систем знаний (например, Neo4j)
• Умеете создавать и отлаживать масштабируемые системы обучения и инференса
• Имеете практический опыт работы с Docker и развёртыванием в Google Cloud (GKE, Cloud Run) (Будет плюсом)
• Имеете опыт работы с RLHF, моделями вознаграждения или обучением с подкреплением для согласования LLM (Будет плюсом)
• Знаете понимание документов, OCR или парсинг структурированных PDF (Будет плюсом)
• Имеете опыт работы с инструментами мониторинга и наблюдаемости (например, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry) (Будет плюсом)
• Имеете опыт в лингвистике, семантике или вычислительном мышлении (Будет плюсом)

• Работа основана на чистых данных SaaS
• Возможность учиться и экспериментировать, решения принимаются на основе данных, а не мнений
• Независимость от местоположения, можно работать из дома, кафе или любого другого места
• Неограниченное время отпуска, компания доверяет брать отпуск по мере необходимости
• Ориентация на результат, ценится качество работы, а не отработанные часы