ML / LLM Engineer

Команда Production IT растет и развивается.

Мы в поисках новых направлений и никогда не стоим на месте, поэтому нам в команду необходим вдумчивый и ответственный профессионал.

Обязанности:

• Реализация и поддержка RAG-пайплайна для AI-ассистента

• Подготовка и структурирование .md документации для индексации

• Подбор и тестирование LLM (Qwen, Llama, Solar, Saiga и др.) под разные бизнес-кейсы

• Оптимизация по:

  • потреблению памяти

  • скорости инференса

  • качеству решения узкоспециализированных задач

• Prompt engineering, переформулирование запросов

• Построение дашбордов в Grafana

• Работа с InfluxDB

• Метрики качества и производительности моделей

• Работа с LangGraph (state + nodes)

• Логирование и трейсинг через LangSmith

• Реализация ML API на FastAPI

• Structured output от LLM

• Работа с Redis Streams

• Разворачивание моделей (CPU / GPU, vLLM)

• Контейнеризация через Docker-compose

• Обучение модели детекции layout документов (0.85 mAP)

• Обучение и тестирование NER

• Обучение моделей детекции текста на MMOCR

• Работа с ResNet18, YOLOv7

• Рефакторинг и переработка API (Django, 3 сервиса)

• Оценка качества изображений: шум, размытие, перспектива

• Обучение кастомной модели классификации шрифтов и стилей текста

Ожидаем от кандидата

• Практический опыт построения RAG-архитектур

• Опыт работы с LLM в production

• Понимание принципов инференса (GPU/CPU, vLLM)

• Уверенный Python (FastAPI / Django)

• Опыт обучения CV/NLP моделей

• Понимание метрик качества (mAP, F1, precision/recall)

• Опыт контейнеризации (Docker)

• Опыт построения ML-сервисов с логированием и мониторингом

Будет плюсом:

• Опыт работы с банковскими или финтех-проектами

• Опыт оптимизации инференса под ограниченные ресурсы

• Опыт работы с пайплайнами переобучения

• рост ЗП, в зависимости от результатов
• через полгода возможность взять оплачиваемый отпуск
• работа как самозанятому или через ИП по договору
• стандартный график по будням, не считая праздники.