Lead ML-Engineer (NLP, LLM) (удаленная работа)

Вакансия: Lead ML-Engineer (NLP, LLM)

Описание вакансии

Контур экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 2,5 млн предпринимателей и их сотрудников становится легче.

Центр искусственного интеллекта в Контуре помогает зарабатывать деньги за счет технологий машинного обучения и bBig dData. Например, чат-бот Сирена экономит около 25% времени консультантов техподдержки в чатах, а технология распознавания речи обрабатывает тысячи лет записей каждый год.

В команде центра ИИ работает 70+ человек: специалисты по dData sScience, разработчики и аналитики данных, DevOps-инженеры, QA, системные аналитики, product- и project-менеджеры.

Свое железо (V100/A100) и асессорская служба позволяют нам не ограничивать себя при работе с чувствительными данными. А крутая инфраструктурная команда создает, улучшает и развивает инструменты MLOps на любой вкус от ресерча до прода.

Мы ищем опытного MLE в команду прикладных проектов и перспективных направлений, которая проверяет гипотезы и решает бизнес-задачи с помощью ML.

Задачи:

• Разработка системы LLM-агентов для разных продуктов Контура для подогрева лидов.

• Создание AI-ассистентов по запросам заказчиков., Например, для автоматизированной генерации текстов.

• Сборка MVP для подтверждения или опровержения бизнес-гипотез., Например, для маркетинговых исследований при помощи AI.

Наши ожидания:

• Опыт разработки, внедрения и оценки эффективности решений на основе современных моделей NLP в роли ведущего или лида проекта.

• Широкая насмотренность в работе с LLM, RAG, опыт использования современных подходов к разработке решений на основе LLM: agents, chain of thought, ReAct, tool calling.

• Опыт работы в формате быстрой проверки гипотез и быстрого выпуска MVP.

• Опыт и готовность работать с внутренними заказчиками от сбора и приоритезации требований до представления результатов.

• Опыт выстраивания процессов и внедрения лучших практик в области разработки и анализа данных.

• Уверенные скилы в разработке и DevOps: (Docker, CI-CD, FastAPI, SQL), готовность что-то поднять с нуля и поделать руками.