ML-инженер
подготовься к отклику
ai-инструментыЧтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
описание
задачи
- Обучать модели для автоматизации обработки обращений;
- Анализировать существующие LLM и выбирать оптимальную модель;
- Создавать и тестировать промты;
- Классифицировать отзывы и прогнозировать;
- Разрабатывать пайплайны на основе LLM для классификации отзывов с различных платформ;
- Строить ML-модели для прогнозов в отчётности на основе исторических данных;
- Разрабатывать инструменты аннотирования данных;
- Автоматизировать аннотацию данных;
- Интегрировать модели в бизнес-процессы и улучшать их с учётом контекста;
- Настраивать классификацию обращений и ответов;
- Разворачивать модели и интегрировать их с серверами;
- Оценивать качество генерации текста, разрабатывать и настраивать метрики качества BLEU и ROUGE;
- Работать с голосовыми ботами и автоматизировать их обучение с использованием LLM.
требования
- Требования Hard Skills;
- Опыт работы в Machine Learning от 3 лет;
- ML-фреймворки: PyTorch, TensorFlow;
- NLP-библиотеки: Hugging Face Transformers, SpaCy, NLTK;
- MLOps: MLflow, Kubeflow, Docker, Airflow;
- Обработка данных: pandas, NumPy, scikit-learn;
- Развертывание и интеграция: FastAPI, Flask, gRPC;
- Работа с БД: PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch;
- Желательно опыт работы с LLM API (OpenAI, Cohere, Llama, Claude);
- Требования Soft Skills;
- Умение взаимодействовать с бизнес-командами и определять требования;
- Способность самостоятельно формулировать задачи и находить решения;
- Опыт в Agile (Scrum/Kanban).
условия
- Занятость: Full time;
- Старт: ASAP.
навыки
RED–РЕКРУТИНГ ДЛЯ ТЕХ, КТО СОЗДАЕТ БУДУЩЕЕ Мы оцениваем кандидатов комплексно, включая их психологический профиль. Это помогает создавать сильные команды, где люди остаются надолго и работают с удовольствием.
Подробнее о компании →Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайся: это мошенничество.