Назад
1 час назад

Сеньор ML/DS Инженер (NLP/LLM)

300 000
Формат работы
remote (только Russia)
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
Сеньор ML/DS Инженер (NLP/LLM): Разработка поисковой системы для розничного направления с миллионами SKU, классификацией текста, извлечением именованных сущностей и RAG-пайплайнами с акцентом на векторный поиск и локальный инференс LLM. Focus on обучении и оценке моделей, оптимизации data pipelines и feature engineering, а также интеграции ML-решений в инфраструктуру с пиковыми нагрузками свыше 100 RPS.

Локация: удалённая работа; Москва, Россия

Зарплата: от 300 000 ₽ на руки в месяц; квартальная премия — 30% от месячного оклада по результатам оценки.

Компания

ROSSKO — российская компания, основанная в 1997 году, занимающаяся производством и дистрибуцией автозапчастей в России, Казахстане и Эмиратах.

Что делать

  • Разрабатывать и обучать модели машинного обучения для классификации текста и извлечения именованных сущностей (NER).
  • Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с векторными базами данных для работы с корпоративными знаниями и неструктурированными данными.
  • Развёртывать, адаптировать и сравнивать большие языковые модели в локальном контуре (on-premise), оценивая их качество, производительность и ресурсоёмкость.
  • Формировать и оптимизировать пайплайны предобработки данных и feature engineering.
  • Интегрировать ML- и LLM-решения с существующей ИТ-инфраструктурой совместно с командами Python/.NET-разработки.
  • Оценивать качество моделей и строить метрики для контроля эффективности в продуктивной среде.

Требования

  • Коммерческий опыт в Data Science / ML от 2–3 лет.
  • Уверенное владение Python, pandas, scikit-learn, XGBoost или LightGBM и PyTorch.
  • Знание NLP, включая классификацию, NER, Hugging Face Transformers и FastText.
  • Опыт работы с Qdrant и понимание Milvus, Weaviate, pgvector, эмбеддингов и векторного поиска.
  • Опыт развёртывания и инференса LLM в локальном контуре, включая сравнение моделей, квантование и оптимизацию с vLLM, Ollama, TGI или llama.cpp.
  • Опыт работы с Git и Docker.

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с Elasticsearch.
  • Знание MLOps-инструментов MLflow, DVC и Airflow.
  • Опыт дообучения открытых LLM с использованием LoRA или QLoRA.

Культура и преимущества

  • Удалённый режим работы и гибкий график.
  • Полный онбординг в течение трёх месяцев и работа по Kanban.
  • Официальное трудоустройство с первого дня, белый оклад и аккредитация ИТ-направления.
  • ДМС через полгода, техника для работы и скидки на продукцию компании.
  • Оплата профессионального обучения, доверительная рабочая атмосфера и отсутствие лишней бюрократии при выводе разработок в продакшн.

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 →