Junior ML-инженер

О вакансии

Обязанности

Разработка, обучение и оптимизация AI-агентов, нейронных сетей и LLM-решений Проектирование agentic workflow, multi-agent систем, tool calling и function calling Разработка RAG-систем: embeddings, semantic search, hybrid search, chunking, reranking, knowledge base Работа с локальными LLM-моделями: Llama, Mistral, Qwen Дообучение языковых моделей: fine-tuning, SFT, LoRA, QLoRA, PEFT, DPO, RLHF Подготовка, очистка и разметка данных для обучения и оценки моделей Применение Python и библиотек PyTorch, Transformers, NumPy, Pandas, Scikit-learn для создания и оптимизации моделей Использование LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp для NLP и AI-задач Работа с векторными базами данных: Qdrant, FAISS, Chroma, Milvus, Weaviate Развёртывание и оптимизация LLM inference, квантование моделей, работа с GPU/CUDA Создание API и сервисов для AI-решений с использованием FastAPI, Docker, Git Исследование и внедрение современных методов в области NLP, LLM, RAG и искусственного интеллекта

Требования

Уверенное знание Python и основных библиотек для машинного обучения и анализа данных Опыт работы с PyTorch, Transformers, NumPy, Pandas, Scikit-learn Понимание принципов работы, обучения и оценки нейронных сетей и трансформерных моделей Знакомство с NLP, LLM, embeddings, tokenization, prompt engineering, RAG и semantic search Опыт работы с локальными LLM-моделями будет преимуществом Умение работать с LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Hugging Face, vLLM, SGLang, Ollama или llama.cpp будет преимуществом Знакомство с vector databases: Qdrant, FAISS, Chroma, Milvus или Weaviate будет преимуществом Опыт дообучения LLM: LoRA, QLoRA, PEFT, SFT, DPO — будет преимуществом Понимание принципов Docker, FastAPI, Git, Linux, GPU/CUDA и MLOps будет преимуществом Умение работать в команде, исследовать новые подходы и доводить ML-решения до внедрения

Условия

Стабильная работа в команде профессионалов Возможность работать над современными продуктами в области AI, LLM, RAG и агентных систем Возможности для профессионального роста и развития

Навыки из вакансии