ml инженер для обработки документов

Компания «Урал Логистика» оказывает транспортно-экспедиционные услуги по перевозке грузов железнодорожным транспортом. Команда создаёт собственную систему обработки документов и данных для грузовых железнодорожных перевозок и связанных услуг.

• Строить конвейеры подготовки данных: собирать, очищать, нормализовать, дедуплицировать и размечать данные;
• Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения;
• Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей;
• Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями;
• Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям;
• Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных;
• Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру;
• Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием;
• Измерять задержку, пропускную способность, утилизацию и стоимость обработки документа;
• Версионировать данные, модели, конфигурации обучения и результаты экспериментов;
• Участвовать в интеграции моделей с прикладными AI-сервисами и production-конвейерами.

• Практический опыт построения ML-конвейеров, используемых в production;
• Уверенное владение Python, PyTorch и Hugging Face Transformers;
• Практический опыт дообучения языковых моделей, подготовки данных и работы с PEFT;
• Умение строить корректную оценку качества и контролировать утечки между обучающими и тестовыми данными;
• Опыт локального inference LLM и понимание устройства GPU-памяти;
• Знание компромиссов между качеством, скоростью, длиной контекста, batching и квантованием;
• Знание Linux, CUDA, SQL, Docker и Kubernetes;
• Способность выйти за пределы notebook и довести модельное решение до устойчивой эксплуатации.

• Возможность трудоустройства через российское юридическое лицо в штат или через согласованную аутстафф-модель;
• Для самостоятельных специалистов возможна распределённая работа из России;
• Окончательный грейд и масштаб ответственности определяются по результатам собеседования.