Назад

Не получаете ответ?

Вакансия опубликована 31 дн. назад - шансы на ответ снижаются.

обновлено 1 месяц назад

Tech Lead NLP Engineer (NLP/LLM)

Формат работы
remote (только Russia)
Тип работы
fulltime
Грейд
lead
Страна
Russia
RUВакансия из Hirify RU, списка российских tech-компаний

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Tech Lead NLP Engineer (NLP/LLM): Руководство разработкой LLM-ассистентов, интеллектуального поиска и систем генерации и обработки документов с акцентом на архитектуру NLP/LLM-решений, fine-tuning, RAG и оптимизацию инференса. Фокус на управлении командой NLP-инженеров и исследователей, масштабировании распределённого инференса, интеграции моделей Qwen, DeepSeek, Llama и Mistral и формировании технологического стека.

Локация: можно работать удалённо

Компания

SimbirSoft разрабатывает IT-решения для разных отраслей и реализует сотни проектов с использованием широкого технологического стека.

Что делать

  • Руководить командой NLP-инженеров и исследователей: планировать и приоритизировать задачи, проводить ревью и контролировать качество решений.
  • Определять архитектуру и технологический стек для LLM/NLP-разработки, включая fine-tuning, LoRA, RAG, prompt engineering, LangChain, LangGraph и vector DBs.
  • Вести проекты по созданию LLM-ассистентов, интеллектуального поиска, а также систем генерации и обработки документов.
  • Взаимодействовать с заказчиками и IT-командами, формулировать требования, декомпозировать задачи и контролировать реализацию.
  • Развивать экспертизу команды через наставничество, обмен знаниями и формирование best practices.

Требования

  • От 5 лет коммерческого опыта в NLP/LLM, включая от 3 лет в роли технического лида.
  • Глубокое понимание ML-алгоритмов, архитектуры LLM и retrieval-based систем: Transformers, Attention, RAG, SFT, LoRA/Adapters.
  • Уверенное владение Python, PyTorch, HuggingFace, sentence-transformers, LangChain, LangGraph, LlamaIndex и FastAPI.
  • Опыт оптимизации инференса и интеграции моделей Qwen, DeepSeek, Llama и Mistral.
  • Понимание масштабирования, кеширования и распределённого инференса.
  • Навыки взаимодействия с бизнесом и ведения продуктовой команды.

Культура и преимущества

  • Удалённые процессы, гибкий график и возможность работать в офисах с коворкинг-зонами.
  • Команда экспертов, активный обмен опытом, внутренние и внешние митапы, хакатоны и профессиональные сообщества.
  • Наставничество, сертификация за счёт компании, участие в конференциях и изучение английского языка.
  • Возможность развиваться в разных технологических направлениях и пробовать новые технологии.
  • Корпоративная база знаний и социальная сеть для взаимодействия с более чем 1500 сотрудниками.

Будьте осторожны

Если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого. Это мошенники. Обязательно жмите «Пожаловаться» или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →