Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
Текст:
TL;DR
Middle DS/ML Engineer (Python/PyTorch/LLM): Дообучение и внедрение нейросетевых моделей для извлечения данных из банковских документов, компьютерного зрения, NLP и поиска по внутренним документам с акцентом на подготовку датасетов, оценку качества и работу с ограниченной GPU-памятью. Фокус на построении многошаговых LLM-пайплайнов, векторном поиске, регрессионном тестировании и выводе моделей в промышленную эксплуатацию с контролем латентности и стабильности качества.
Локация: Ташкент, Шайхантахурский район, махаллинский сход граждан Олмазор. Работа на месте работодателя, офис в Ташкент Сити.
Заработная плата: обсуждается по итогам собеседования.
Компания
Асакабанк — ведущий банк Узбекистана, развивающий решения на основе машинного обучения для банковских процессов.
Что делать
- Дообучать и адаптировать нейросетевые модели для извлечения данных из документов, классификации и маршрутизации сканов, проверки комплектности документов и задач компьютерного зрения.
- Готовить датасеты: организовывать разметку, выполнять предобработку и аугментацию изображений, формировать эталонные наборы.
- Обучать модели на GPU-инфраструктуре банка, подбирать гиперпараметры и применять LoRA/QLoRA при ограниченной видеопамяти.
- Разрабатывать пайплайны на базе больших языковых и мультимодальных моделей, включая вызов внешних инструментов, структурированный вывод и многошаговую оркестрацию.
- Строить системы поиска по внутренним документам на основе эмбеддингов, векторного поиска и реранкинга.
- Выводить модели в промышленную эксплуатацию совместно с Platform & MLOps, контролируя латентность, стоимость запросов и стабильность качества.
Требования
- Уверенное владение Python и практический опыт с PyTorch или TensorFlow.
- Опыт обучения нейросетевых моделей в задачах компьютерного зрения или обработки естественного языка: подготовка данных, обучение, валидация и анализ ошибок.
- Понимание метрик качества и умение строить воспроизводимые процедуры оценки и регрессионного тестирования.
- Знания линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и методов оптимизации.
- Практический опыт работы с Linux, Git, SQL, Docker и удалёнными GPU-серверами.
- Высшее образование в области компьютерных наук, информатики, прикладной математики, инженерии, физики или смежной области; технический английский для работы с документацией и научными публикациями.
Хорошо, если есть
- Профильные сертификаты и подтверждённые проекты на GitHub, участие в соревнованиях или научные публикации.
Культура и преимущества
- Официальное трудоустройство согласно ТК РУ.
- Полная занятость по графику 5/2.
- Гибкое начало рабочего дня: 9:00–18:00, 9:30–18:30 или 10:00–19:00.
- Возможности обучения, профессионального развития и карьерного роста.
- Конкурентоспособная оплата труда.
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 →