Machine Learning Engineer

Всем привет!
Меня зовут Виктор, я занимаюсь развитием новых направлений в компании. Мы развиваем онлайн‑платформы для профессионалов винной индустрии - веб и мобильные приложения. Сервисы объединяют производителей вина и его покупателей, содержат инструменты для поиска, покупки/продажи, каталогизации и управления базой данных вин. Также мы занимаемся разработкой и обучением собственных моделей для работы с винами, их каталогизации, управления и пр.

Сейчас мы ищем Machine Learning Engineer в команду.

Что нужно делать?

Разрабатывать и внедрять ML‑решения, связанные с анализом и обработкой текстовой и графической информации (включая винные описания, изображения этикеток, каталоги, классификацию и поиск).

• Участвовать в построении всей ML‑инфраструктуры проекта - от подготовки данных до интеграции моделей в продакшен.
• Обучать и дообучать языковые модели (LLMs) для генеративных и embedding‑задач, включая RAG‑решения.
• Разрабатывать системы оценки качества моделей и улучшать их с опорой на реальные данные.
• Взаимодействовать с разработчиками, аналитиками и инфраструктурной командой для интеграции ML‑сервисов.

Чего мы ждем от вас?

• Магистратура или PhD в области Computer Science / Machine Learning / Mathematics или смежной области.
• Опыт коммерческой работы в ML от 3 лет и успешные продакшен‑внедрения.
• Глубокие знания в области машинного и deep обучения, LLMs.
• Отличное знание Python и уверенное владение хотя бы одним фреймворком для глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow и т.п.).
• Понимание современных архитектур и методов обучения LLM.
• Опыт в сборе, хранении, обработке и индексировании данных.
• Практический опыт обучения, дообучения, деплоя и сопровождения LLM‑моделей.
• Опыт построения систем оценки моделей и поиска информации.
• Базовое понимание MLOps - трекинг экспериментов, CI/CD для моделей, мониторинг.

Плюсом будет:

• Опыт работы с релевантными облачными ML‑инструментами (Vertex AI, Azure ML, Hugging Face Hub).
• Понимание современных фреймворков и инструментов для построения ML‑пайплайнов.
• Реальный опыт в архитектуре RAG‑систем и оптимизации LLM под конкретные задачи.
• Знание английского языка.
• Мы приветствуем любопытство, инициативу и умение доводить идеи до практических решений.

Процесс работы:

• Получение и проектирование задач совместно с командой разработки.
• Исследование данных и выбор подходящих моделей.
• Обучение, интеграция и поддержка ML‑моделей в продакшене.
• Документирование, оптимизация пайплайнов и повышение эффективности решений.

Мы предлагаем:

• Полностью удалённый формат работы.
• Официальное трудоустройство в аккредитованной IT компании.
• Возможность создавать с нуля ML‑направление международного технологичного продукта.
• Гибкий подход, современный стек и влияние на формирование всей инфраструктуры ML‑разработки.

Заинтересовала вакансия? Откликайтесь, присылайте резюме и/или ссылку на ваши проекты (GitHub, портфолио), и мы свяжемся с вами!