ML/NLP Engineer

Локация: Москва, офис на месте работодателя. График 5/2; после испытательного срока возможен гибридный формат.

Зарплата: 150 000–250 000 ₽ на руки в месяц.

Компания

Разработка собственной cloud-native платформы потоковой обработки данных и решений для текстового и сетевого анализа, работающих с объёмами до 10 млн событий и 10 ТБ в сутки.

Что делать

• Разрабатывать и дообучать Transformer-модели для классификации, суммаризации и извлечения сущностей.
• Строить LLM-, RAG- и мультиагентные системы, включая retrieval, embeddings, генерацию ответов и оценку качества.
• Разрабатывать пайплайны подготовки и обработки документов и OCR-данных.
• Проводить эксперименты, бенчмарки и анализ ошибок новых моделей и подходов.
• Интегрировать ML/LLM-решения в сервисы и асинхронные пайплайны, доводя их до production.
• Участвовать в проектировании AI-архитектуры, оптимизации моделей и развитии собственного MLOps-движка.

Требования

• Высшее техническое образование и от 1 года до 3 лет практического опыта в ML/NLP.
• Уверенное владение Python и SQL.
• Практический опыт с ML/NLP, Transformer-моделями, PyTorch и Hugging Face Transformers.
• Понимание устройства LLM, архитектуры и принципов RAG, оценки качества моделей и анализа ошибок.
• Опыт самостоятельного построения data-пайплайнов и интеграции ML/LLM-решений в production.
• Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РФ; работа в московском офисе на месте работодателя.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки LLM-агентов, fine-tuning, квантования, дистилляции и ускорения инференса.
• Опыт работы с BI, DWH и корпоративными данными.
• Опыт с Docker, Kubernetes и GitLab CI.
• Английский для чтения технической документации и научных статей.
• Способность самостоятельно вести задачу от уточнения требований до выкладки в production.

Культура и преимущества

• Работа с собственной cloud-native платформой, внутренними AI-сервисами и большими потоками данных.
• Стек включает LangChain, LangGraph, LlamaIndex, vLLM, llama.cpp, Kafka/Pulsar, Kubernetes и GitLab.
• Используются PostgreSQL, Elasticsearch, ClickHouse, RabbitMQ и LGTM-стек мониторинга.
• Официальное трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании.
• Гибкое начало рабочего дня и офис в шаговой доступности от метро «Марьина роща».
• Возможность перейти на гибридный формат после испытательного срока.