Назад
19 часов назад

Старший математик-разработчик (ML)

Формат работы
remote (только Russia)/hybrid
Тип работы
fulltime
Грейд
senior
Страна
Russia
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Старший математик-разработчик (ML/PyTorch): построение единой системы оценки качества ML-решений, бенчмарков для LLM, мультимодальных моделей, OCR, ASR, STT и семантических эмбеддингов с акцентом на полный цикл ML-исследований и разработку воспроизводимых пайплайнов. Focus on сбор данных, публикацию метрик, инференс и деплой моделей, а также развитие ML-платформы на Python, PyTorch, Kubernetes и современных LLM-фреймворках.

Локация: Москва; формат работы — удалённо или гибридно.

Компания

Ozon развивает ML-платформу и единую систему оценки качества ML-решений — от классических моделей до больших языковых моделей.

Что делать

  • Взаимодействовать с ML-командами поиска, матчинга и других продуктовых направлений.
  • Строить бенчмарки для LLM, включая мультимодальные модели, LLM-as-a-Judge, OCR, ASR, STT и системы семантических эмбеддингов.
  • Реализовывать ML-пайплайны полного цикла: от сбора и подготовки данных до публикации метрик и деплоя.
  • Развивать ML-платформу, участвуя в определении её архитектуры и дальнейшего направления.

Требования

  • Глубокое понимание классического ML, нейронных сетей, современных трансформеров, NLP и CV.
  • Опыт полного цикла ML-исследований: анализ требований, постановка задач и метрик, сбор данных и воспроизводимые эксперименты.
  • Уверенное владение Python, PyTorch, transformers, MLflow, ClearML или DVC, Label Studio, Triton, vLLM или SGLang, Airflow.
  • Навыки разработки скриптов, модулей и простых REST API.
  • Базовое понимание backend-инструментов: Docker, Kubernetes, SQL, S3, key-value-хранилища, unit-тесты, Git и CI/CD.
  • Опыт работы от 3 до 6 лет.

Хорошо, если есть

  • Опыт построения бенчмарков для большого числа моделей.
  • Практический опыт работы с современными LLM.
  • Знание Hadoop, Spark или YT и распределённых систем для Big Data.

Культура и преимущества

  • Работа в ML-платформе с сильными ML- и backend-инженерами.
  • Доступ к вычислительным ресурсам для экспериментов с передовыми подходами.
  • Возможность напрямую влиять на развитие платформы как её внутренний пользователь.

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 →