Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM)

О вакансии

Навыки: Python, NLP, LLM, PyTorch, Машинное обучение, Apache Kafka, PostgreSQL. Квалификация: Lead. Специализации: ML разработчик.

О компании

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.

Чем предстоит заниматься

- 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.

Что мы ожидаем

- 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.

Технологический стек

Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, DSPy, OpenAI, vLLM / llama.cpp, MLflow, PostgreSQL, Kafka, REST API.

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

Особенности позиции

Это hands-on инженерная роль без управления командой.

Мы ищем специалиста, который самостоятельно пишет код, проектирует архитектуру решений, выстраивает коммуникацию с заказчиками и отвечает за технический результат.

Основной фокус на первом этапе — построение и развитие ML-пайплайнов. В дальнейшем предполагается развитие LLM-решений и агентных систем.

Условия

- 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.

Навыки из вакансии