ML инженер (Computer Vision/NLP)

Локация: удаленная работа из любой точки мира

Компания

hirify.globalLAB — международное диджитал-агентство полного цикла, разрабатывающее сложные веб- и мобильные проекты с использованием ML и AI.

Что делать

• Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения для задач компьютерного зрения и NLP.
• Обучать, тестировать и разворачивать модели с использованием TensorFlow и PyTorch.
• Оптимизировать модели для встраиваемых устройств и облачных платформ.
• Интегрировать ML-возможности в продукты и производственные среды совместно с межфункциональными командами.
• Исследовать и внедрять современные методы ML и computer vision.
• Анализировать, предобрабатывать, аугментировать и аннотировать большие наборы данных.

Требования

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, ML, Data Science, computer vision, NLP или смежной области.
• Более 2 лет опыта разработки и production-развертывания ML-моделей в проектах по CV и/или NLP.
• Практический опыт с OpenCV, MMDetection, Hugging Face Transformers и LangChain.
• Отличное владение Python и знание TensorFlow и PyTorch.
• Опыт работы с LLM, включая fine-tuning, prompt engineering и создание RAG-систем, а также понимание Transformers, RNN, классификации текста, NER и генерации.
• Знание задач и архитектур computer vision, а также навыки создания API для ML-моделей с FastAPI, Flask или Django.

Хорошо, если есть

• Опыт с MLOps, Docker, Kubernetes и облачными платформами AWS, GCP или Azure.
• Опыт интеграции мультимодального AI, включая сочетание CV с NLP или аудио.
• Знание квантования и ускорения инференса с помощью LoRA, GPTQ, TensorRT или ONNX.
• Опыт с векторными базами данных, чат-ботами, Q&A-системами и генеративными текстовыми моделями.
• Знание YOLO, DeepSORT, SLAM, LiDAR, Stable Diffusion, GAN или NeRF.

Культура и преимущества

• Работа над мультимодальными проектами на стыке CV и NLP.
• Профессиональное развитие в команде специалистов по MLOps и AI Research.
• Полная профессиональная свобода и возможность реализовывать сложные идеи.
• Возможность карьерного роста и повышения уровня дохода.
• Удаленный формат работы без внутренней бюрократии.