Зона технической ответственности и фокус на LLM/NLP описаны ясно, но широкий набор лидерских задач в аутсорсинговом проекте может означать частую смену приоритетов.
?Аутсорсинговый формат
Современный AI-стек
Поддержка развития
Гибкий график
Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Создать профиль и узнать мэтч
Описание вакансии
Текст:
Hirify AI/Оригинал
TL;DR
Tech Lead NLP/LLM (Python, ML, OCR): Руководство командой NLP-инженеров и backend-разработчиков, развивающей банковскую платформу парсинга документов, с акцентом на архитектуру LLM/NLP-решений, интеграцию моделей и масштабируемую промышленную эксплуатацию. Focus on проектирование распределённого inference, оптимизацию ML-, OCR-, LLM- и VLM-моделей, управление техническим бэклогом и развитие инженерной экспертизы команды.
Локация: Ульяновск; удалённый формат работы
Компания
СимбирСофт — компания с более чем 1500 разработчиками, создающая IT-решения и проекты для разных отраслей.
Что делать
Руководить командой NLP-инженеров и backend-разработчиков, развивающей банковскую платформу парсинга документов.
Определять архитектуру и технологический стек LLM/NLP-разработки, участвовать в выборе, интеграции и оптимизации ML-, OCR-, LLM- и VLM-моделей.
Планировать и приоритизировать задачи, вести технический бэклог, формулировать требования и декомпозировать задачи от нескольких заказчиков.
Контролировать качество и реализацию решений на всех этапах разработки, проектировать масштабируемые решения для промышленной эксплуатации моделей.
Взаимодействовать с бизнес-заказчиками и смежными IT-командами.
Развивать экспертизу команды через наставничество, обмен знаниями и формирование лучших практик.
Требования
От пяти лет коммерческого опыта в NLP, LLM или backend-разработке на Python; из них не менее трёх лет в роли Tech Lead.
Практический опыт управления инженерной командой и технической частью продукта.
Глубокое понимание ML-алгоритмов, OCR-моделей, архитектуры LLM и VLM-моделей.
Уверенное владение Python.
Практический опыт работы с PyTorch, Hugging Face, sentence-transformers и FastAPI.
Опыт интеграции и оптимизации моделей Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral или аналогичных.
Понимание принципов оптимизации inference, масштабирования, кэширования и распределённого inference.
Опыт взаимодействия с бизнес-заказчиками и смежными IT-командами.
Навыки ведения технического бэклога, сбора, декомпозиции и приоритизации требований от нескольких заказчиков.
Культура и преимущества
Удалённые процессы работы, гибкий график и возможность пользоваться офисами с зонами коворкинга.
Работа с широким технологическим стеком, сотнями проектов и решениями для разных отраслей.
Наставничество, сертификация за счёт компании, участие в конференциях и изучение английского языка.
Внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по hard и soft skills, профессиональные сообщества и клубы по интересам.
Возможности развития в направлениях тимлидинга, архитектуры и full-stack разработки.
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 →