ML инженер (middle)

Смартап - компания с международными корнями, специализирующаяся на заказной разработке технически сложных IT-решений более 19 лет. У нас за плечами большой опыт работы на глобальном рынке. Несем в себе преимущества культуры и процессов международной компании.

Реализуем проекты для таких компаний, как: Сбер, ВТБ, Газпромбанк, МТС, Яндекс, НЛМК и других.

Сейчас мы ищем ML-инженера для участия в проекте в сфере Charity Tеch (частичная занятость)

Рассматриваем кандидатов, которые фактически находятся на территории РФ.

Задачи:

• Разработка и поддержка отказоустойчивых ML-пайплайнов для классификации текстов (с использованием Airflow), включая этапы сбора данных, feature engineering, обучения, инференса и интеграции с системой разметки.
• Проектирование, обучение и дообучение моделей на основе BERT/RuBERT/Sentence Transformers для мультимаркерной классификации социального контента (мероприятия, меры поддержки, курсы и т.д.).
• Создание и поддержка высоконагруженного API (на FastAPI) для автоматической разметки контента с помощью каскадной системы: ML-модель → LLM-верификация → human-in-the-loop.
• Внедрение и настройка процесса Active Learning для итеративной разметки данных и переобучения моделей.
• Интеграция с LLM-провайдерами (YandexGPT, OpenAI) для верификации предсказаний и промпт-инжиниринга.
• Автоматизация экспериментов, версионирования данных и моделей (с использованием DVC и MLflow).
• Подготовка и обработка датасетов из гетерогенных источников (ClickHouse, PostgreSQL, CSV).

Требования:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 2-х лет.
• Уверенное знание фреймворков для ML/NLP: PyTorch, HuggingFace Transformers, scikit-learn, sentence-transformers.
• Опыт разработки и поддержки бэкенд-сервисов на FastAPI или аналогичных фреймворках.
• Практический опыт построения и оркестрации ML-пайплайнов с помощью Apache Airflow.
• Уверенное знание и опыт работы с PostgreSQL и/или ClickHouse.
• Опыт работы с облачной инфраструктурой Yandex Cloud (или аналогичной: AWS, GCP, Azure).
• Опыт версионирования данных и моделей (DVC) и логирования экспериментов (MLflow, Weights & Biases).
• Умение работать в команде и участвовать в сквозных проектах (бэкенд, данные, ML).

Будет плюсом:

• Опыт настройки процессов Active Learning и интерактивной разметки.
• Опыт интеграции с LLM-провайдерами (YandexGPT API, OpenAI и др.) и промпт-инжиниринга.
• Опыт построения гибридных систем (ML + LLM) и каскадных классификаторов.
• Знание принципов работы и опыт развертывания LLM с помощью vLLM или аналогичных фреймворков.
• Понимание RAG-архитектур и методов смыслового поиска на основе эмбеддингов.

Мы предлагаем:

• Участие в социально значимом проекте.
• Сотрудничество в формате частичной занятости.
• Полностью удаленную работу.

При отклике, пожалуйста, укажите, сколько часов в неделю готовы работать на проекте