ML engineer in NLP and LLM

Российская IT-компания, разрабатывающая решения для обработки, управления и повышения качества данных. Наши продукты используют крупные корпоративные заказчики, включая банки и другие высоконагруженные организации. Ищем опытного ML Engineer с сильной инженерной базой и глубоким пониманием Machine Learning, NLP и LLM. Нам нужен самостоятельный специалист, способный проектировать ML-решения, строить пайплайны и доводить разработки до production.

• 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.

• 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.
• Будет плюсом: Будет плюсом опыт работы с Airflow, ClickHouse, Docker, Kubernetes, векторными базами данных и MLOps

• 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.