5 дней назад

ML-разработчик / Machine Learning Engineer (NLP)

200 000₽

Формат работы

onsite

Тип работы

fulltime

Грейд

junior

Страна

Russia

hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:

TL;DR

ML-разработчик / Machine Learning Engineer (NLP): Разработка прикладного ML-продукта полного цикла — от анализа корпоративных данных и выбора архитектуры до создания моделей, backend API и промышленного сервиса с акцентом на регрессию, обработку текстов, embeddings, NLP и LLM/RAG. Focus on построении объяснимых прогнозов с оценкой уверенности, подготовке данных, сравнении классического ML и нейросетевых подходов, а также контейнеризации и интеграции с корпоративными системами.

Локация: Мурманск, Подгорная улица, 94; работа на месте работодателя

Зарплата: от 200 000 ₽ на руки в месяц

Компания

Галеон развивает прикладное ML-решение для анализа корпоративных данных и прогнозирования количественных показателей по описаниям работ и историческим данным.

Что делать

Анализировать исторические данные из Excel, CSV и корпоративных информационных систем, выявлять зависимости и подготавливать обучающие выборки.
Разрабатывать модели регрессии, классификации, ранжирования, поиска похожих объектов и сопоставления записей.
Обрабатывать неструктурированные тексты: нормализовать описания, извлекать признаки, определять смысловую близость и объединять текстовые и числовые параметры.
Сравнивать классический ML, градиентный бустинг, embeddings, NLP-модели, LLM/RAG и гибридные архитектуры.
Создавать объяснимые прогнозы с оценкой уверенности модели и обработкой случаев с недостаточным количеством данных.
Разрабатывать backend-сервис, API, хранение моделей и результатов, контейнеризацию и интеграции с корпоративными системами.

Требования

От 1 года до 3 лет опыта разработки ML-решений.
Уверенное владение Python, pandas, NumPy, scikit-learn и CatBoost, LightGBM, XGBoost или аналогичными библиотеками.
Практический опыт работы с регрессией, классификацией, ранжированием, поиском похожих объектов, feature engineering, метриками и валидацией.
Опыт работы с текстовыми данными, embeddings, semantic search, смысловой близостью текстов, LLM, RAG, vector search и structured output.
Уверенная работа с Excel, CSV, SQL и PostgreSQL; опыт очистки, нормализации и подготовки корпоративных данных.
Опыт разработки сервисов на FastAPI с REST API, Pydantic и SQLAlchemy, а также практический опыт работы с Docker, Docker Compose, Linux и Git.

Хорошо, если есть

Опыт работы с Qdrant, pgvector, FAISS, Hugging Face Transformers или Sentence Transformers.
Опыт использования локальных LLM, vLLM, llama.cpp и GPU NVIDIA.
Опыт разработки RAG-систем и использования LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов.
Опыт работы с MLflow, DVC, MinIO, Langfuse, Streamlit и интеграции с 1С или Bitrix.

Культура и преимущества

Оформление по ТК РФ.
ДМС после прохождения испытательного срока.
Пятидневная рабочая неделя: понедельник–четверг с 07:48 до 17:00, пятница с 07:48 до 16:12.
Обеденный перерыв с 12:00 до 13:00.
Оплата проезда к месту отдыха и обратно раз в два года.

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 →