Middle ML Engineer (Computer Vision & NLP, Python / Golang, on-premise)

О компании и команде

Anykey - аккредитованная сервисная IT-компания. Мы помогаем клиентам быстро и экономно улучшать свой бизнес при помощи IT. Наша компания сформировалась как ответвление холдинга по IT направлению в области финансовых, банковских и других операций. Компания является агрегатом финансового партнерства, мы работаем с ключевыми корпорациями, где вам предстоит заниматься разработкой, тестированием и сопровождением внутренних и внешних проектов.

Ожидания от кандидата

• Знание английского языка от уровня B1-B2
• График 4/3 4/4 5/2, возможно обсудить частично удаленный вариант сотрудничества
• Высшее образование (готовы рассмотреть также студентов последних курсов)
• Специальность по образованию - физико-математическая или техническая, в частности в области программирования
  Формат: Офис / Гибрид
  Команда: Внутренний R&D-отдел (CV, NLP, MLOps)
  Инфраструктура: исключительно on-premise — собственные CPU/GPU-серверы и
  Kubernetes-кластер; никаких облачных/SaaS-сервисов, все данные остаются внутри
  периметра!
  Стек: Python 3.11+, PyTorch, Hugging Face, Golang, Docker-k8s
  Что предстоит делать
  Коротко о задаче
  OCR + KIE: извлекать структурированные данные из PDF-сканов
  паспортов, счет-фактур и пр.
  Перевод
  Биометрия
  Модерация
  контента
  MLOps
  Построить пайплайн текст → другой язык (MT) и речь →
  текст → перевод → субтитры (ASR + MT + subtitle).
  Сравнивать лицо на низкокачественном фото документа с
  селфи со смартфона.
  Автоматически проверять, соответствует ли изображение
  текстовому описанию (пример: «есть ли на фото футболист?»).
  Упаковывать модели в сервисы (REST/gRPC), писать тесты,
  метрики, поддерживать CI/CD в закрытом контуре.
  Обязательные требования
  ● 2+ года коммерческого опыта в applied ML / CV / NLP.
  ● Английский B2 и выше — умение читать техническую документацию, писать
  комментарии, тикеты, описания PR.
  ● Уверенный Python 3.11+ (typing, OOP) и базовые знания Golang либо готовность
  освоить.
  ● PyTorch (или TensorFlow) и Hugging Face: fine-tuning, inference, оптимизация на
  GPU/CPU.
  ● OCR: Tesseract, PaddleOCR.
  ● KIE: LayoutLMv3, Donut, TrOCR или аналоги (локальный fine-tune).
  ● ASR: Open-source Whisper, Vosk, Coqui STT.
  ● MT: MarianMT, M2M-100, OPUS-MT, T5, Argos Translate — всё локально.
  ● Face recognition: InsightFace (ArcFace), Dlib, FaceNet, MediaPipe.
  ● Мультимодальные/zero-shot модели: CLIP, BLIP-2, OWL-ViT (локальный inference).
  ● Контейнеры: Docker; оркестрация: Kubernetes (on-prem), Helm.
  ● Git, Linux, базовые принципы CI/CD и сетевой безопасности.
  Будет плюсом
  ● Английский устная коммуникация на уровне B2+/C1 — участие в звонках, ability
  to explain design decisions clearly
  Участие в production-проектах на Golang (gRPC, concurrency).
  ● MLflow, DVC, Airflow, Kubeflow — трекинг экспериментов и оркестрация.
  ● Работа с облачными GPU-инфраструктурами (AWS SageMaker, GCP AI Platform,
  Azure ML).
  ● Оптимизация моделей: ONNX, TensorRT, quantization, pruning.
  ● Знание стандартов потокового аудио (WebRTC, HLS).
  ● Опыт prompt-engineering / интеграции LLM (OpenAI, Llama 2/3).
  ● Публикации на Kaggle, участие в open-source.
  Что мы предлагаем
  ● Задачи уровня R&D с возможностью влиять на выбор моделей и архитектур.
  ● Доступ к выделенным GPU-нодам и бюджет на облачные эксперименты.
  ● Оформление по ТК РФ, гибкий график, 28 дней отпуска.
  ● Прозрачная грейд-матрица и ревью каждые 6 мес.
  Как проходит отбор
  1. Созвон 15-20 мин с рекрутером — знакомимся.
  2. Техническое интервью 60 мин - в офисе, очная встреча.
  3. Домашная задача — небольшой прототип модели или сервиса.
  4. Финальный call — оффер.