ML Engineer (NLP)

Локация: Гибкий формат: офис в Москве, гибрид или удалённо на территории РФ

Компания

ИТ-компания ГНИВЦ — партнер государственных компаний и разработчик крупнейших государственных информационных систем и решений для налогового мониторинга.

Что делать

• Разрабатывать и оптимизировать классификатор товарных позиций на базе BERT-архитектур (включая предобучение и дообучение).
• Организовывать и контролировать процесс разметки данных, автоматизировать пайплайны и ставить задачи разметчикам.
• Проектировать архитектуру моделей, проводя эксперименты с DistilBERT, кастомными головами и ensemble-методами.
• Осуществлять мониторинг моделей в продакшене: детекция дрифта, A/B-тестирование и автоматизированное дообучение.
• Работать с PostgreSQL: оптимизация запросов, создание хранимых процедур и построение ETL-пайплайнов.
• Интегрировать модели в production с использованием Docker-контейнеризации и мониторинга ресурсов GPU/CPU.

Требования

• Высшее техническое образование (компьютерные науки, математика или смежные дисциплины).
• Опыт от 2 лет в NLP/ML, включая fine-tuning трансформеров (BERT, RoBERTa, DistilBERT).
• Глубокие знания PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas и datasets.
• Опыт работы с PostgreSQL: SQL, оптимизация схем и производительности запросов.
• Уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting.
• Опыт в Production ML (monitoring, anomaly detection, model serving).

Хорошо, если есть

• Опыт классификации текстов для продуктовых каталогов или систем поиска и рекомендаций.
• Навыки data pipeline engineering и организации разметки данных.
• Опыт работы с ONNX для inference и multi-GPU training (DDP).

Культура и преимущества

• Официальное трудоустройство по ТК РФ, оплачиваемые отпуска и стабильные выплаты.
• ДМС со стоматологией по окончании испытательного срока.
• Компенсация до 50% затрат на занятия спортом.
• Профессиональное обучение, сертификация, партнерские программы с Skyeng и Skillbox.
• 5 дополнительных оплачиваемых ресурсных дней в году.
• Доступ к внутренней ИИ-песочнице для экспериментов с современными LLM.