ML Engineer (Computer Vision/NLP)

Вакансия ML инженер Computer Vision/NLP

🟢Удаленно🟢Полная занятость
🟢ЗП обсуждается на собеседовании
🟢В компанию 2UP
#ds_ml

🟦Описание вакансии
Мы расширяем нашу динамичную команду инженером по машинному обучению, который увлечен использованием передовых технологий для решения сложных проблем и создания инновационных решений.

Ваша работа будет охватывать различные области ИИ, включая классическое машинное обучение, обработку естественного языка (NLP) и компьютерное зрение.

В качестве ML инженера вы будете тесно сотрудничать с командой специалистов по данным и инженеров-программистов, чтобы внедрять, улучшать и поддерживать модели и конвейеры машинного обучения.

🟦Задачи
– Разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения с акцентом на применение в области компьютерного зрения и NLP.
– Работа с фреймворками глубокого обучения (например, TensorFlow, PyTorch) для обучения, тестирования и развертывания моделей.
– Оптимизация моделей для повышения их эффективности и производительности на встраиваемых устройствах или в облачных платформах.
– Взаимодействие с межфункциональными командами для интеграции возможностей ML в продукты.
– Проведение исследований и внедрение передовых методов машинного обучения и компьютерного зрения.
– Анализ и предобработка больших наборов данных, включая аугментацию и аннотирование для обучения моделей.
– Интеграция и развертывание ML-моделей в производственные среды.

🟦Требования
– Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, машинного обучения, науки о данных, компьютерного зрения, NLP или смежной области.
– Опыт:
Более 2 лет опыта разработки и развертывания ML-моделей в production, включая проекты в компьютерном зрении (CV) и/или обработке естественного языка (NLP).
Практический опыт работы с фреймворками для CV (OpenCV, MMDetection) и NLP (Hugging Face Transformers, LangChain).
– Программирование:
Отличное владение Python.
Знание библиотек глубокого обучения: TensorFlow, PyTorch.
– Экспертиза в NLP:
Работа с LLM (fine-tuning, prompt engineering, создание RAG-систем).
Понимание архитектур (Transformers, RNN) и методов NLP (классификация текста, NER, генерация).
Опыт с фреймворками агентов: Langchain, LangGraph, CrewAI.
– Экспертиза в Computer Vision:
Реализация задач: обработка изображений/видео, обнаружение/сегментация/отслеживание объектов, распознавание.
Знание архитектур: CNN, Vision Transformers, GAN.
– Развертывание:
Навыки создания API (FastAPI, Flask, Django) для ML-моделей.

🟦Мы предлагаем
– Конкурентную заработную плату (по итогам собеседования);
– Возможность работать удаленно из любой точки мира;
– Работу в it компании, предполагающей полную профессиональную свободу и возможность реализации самых смелых идей;
– Возможность карьерного роста и повышения уровня дохода;
– Работу без внутренней бюрократии.

🌐 Показать контакты