Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Текст:
TL;DR
ML-инженер (Senior) (Python/PyTorch/LLM): Разработка и внедрение ML-решений для распознавания персональных данных, рекомендаций, преобразования естественного языка в фильтры и SQL, а также чатов по структурированным и неструктурированным данным с акцентом на NLP, дообучение моделей и production-инференс. Фокус на деплое LLM on-prem, оптимизации латентности, батчинга и квантизации, построении eval-пайплайнов и оценке качества RAG и агентов.
Локация: Москва, Турчанинов переулок, 6с2; доступны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный формат.
Компания
HFLabs разрабатывает продукты, использующие ML-решения для работы с текстом, данными, маркетинговыми кампаниями и пользовательскими запросами.
Что делать
- Выстраивать процесс работы с задачами и экспериментами, связанными с моделями.
- Прототипировать и доводить решения на Python до production.
- Готовить данные, формировать требования к сбору новых данных и поддерживать модели от выгрузки обучающих выборок до анализа A/B-экспериментов.
- Тюнить существующие модели, выполнять feature engineering и строить новые решения с нуля.
- Деплоить LLM on-prem и оптимизировать инференс под задачи и доступное оборудование.
- Участвовать в выборе решений задач заказчика и интегрировать приложения через REST с системами на Java, Go и PostgreSQL.
Требования
- Более 6 лет опыта; умение формулировать и проверять гипотезы.
- Опыт разработки и внедрения моделей, построения eval-пайплайнов и бенчмарков.
- Опыт оптимизации промптов, дообучения языковых моделей и понимание, когда переходить от промптинга к тюнингу модели.
- Опыт работы с NLP, включая NER, классификацию и разметку.
- Опыт вывода моделей в production, включая LLM-инференс с vLLM, llama.cpp или аналогами; понимание латентности, батчинга, квантизации и выбора параметров инференса.
- Опыт работы с SQL и Kafka, умение самостоятельно писать выгрузки данных.
- Понимание устройства трансформеров и умение выбирать модель под задачу.
- Опыт построения агентов, понимание применения tools и skills, а также способов работы с растущим контекстом.
- Понимание, когда использовать RAG вместо агента, как искать документы и оценивать качество поиска.
Хорошо, если есть
- Опыт работы с векторными базами данных, A/B-экспериментами и self-supervised обучением.
- Умение объяснять сложные концепции и трейд-оффы нетехническим специалистам и техническим стейкхолдерам.
- Опыт работы с OCR.
Культура и преимущества
- Полная занятость, гибкое начало и окончание рабочего дня; доступны удалённый и гибридный форматы.
- Тихий просторный офис в центре Москвы рядом с метро «Парк культуры», мощная техника для работы в офисе и дома.
- Доступ к AI-инструментам, внутреннему обучению, курсам и профильным конференциям.
- ДМС с первого дня от «АльфаСтрахования».
- Горизонтальная структура без лишней бюрократии и команда для совместного общения, спорта и путешествий.
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 →
Музыка
Осень
Поддержка