Вакансия: ML-инженер
Описание вакансии
ML-инженер (проектная занятость)
О компании
ОктопусТех IT-аккредитованная компания с более чем 15-летним опытом разработки и внедрения решений в области машинного обучения, компьютерного зрения и автоматизации бизнес-процессов.
Кого мы ищем
ML-инженера с глубокими знаниями трансформерных моделей и LLM, готового решать задачи любой сложности в рамках проектной работы. Ваши навыки помогут нашим продуктам генерировать качественные тексты и строить интеллектуальные аналитические системы.
Основные направления проектов
- Генерация текстов с LLM (саммаризация, фактогенерация, контекстный диалог)
- Дообучение и адаптация open-source и проприетарных моделей (OpenAI, Anthropic, Gemini, Yandex, Mistral, Llama и др.)
- Настройка конвейеров Retrieval-Augmented Generation (RAG) и бенчмаркинг
- Подготовка и разметка датасетов для обучения
- Оптимизация и интеграция моделей в продуктовую инфраструктуру
Типовые задачи
- Оценка, подбор и настройка LLM для текстовых задач
- Формирование и разметка обучающих наборов данных
- Проведение экспериментов, анализ качества и производительности моделей
- Настройка промптов и конвейеров RAG
- Разработка и тюнинг мультимодальных моделей
- Мониторинг новых архитектур и их внедрение
Пожелания к опыту
- Опыт работы с Transformer-архитектурами (text2text, token-classification, NER)
- Практика fine-tuning и RAG
- Знание экосистемы Hugging Face и опыт работы с проприетарными API
- Умение разворачивать модели на серверах и в облачной среде
- Уверенное владение Python, навыки работы в Linux и Jupyter Notebook
- Опыт работы с Git (GitHub/GitLab), CI/CD и системой трекинга задач (Jira или аналог)
Будет плюсом
- Создание и использование бенчмарков для оценки LLM
- Оптимизация моделей (квантование, снижение нагрузки на VRAM)
- Опыт с мультимодальными LLM и векторными базами данных
Условия сотрудничества
- Проектная занятость в удалённом формате
- Гибкий график
- Возможность последующего перехода в штат по ТК РФ при наличии взаимного интереса и открытой вакансии
- Доступ к высокопроизводительному оборудованию для экспериментов с LLM
Как подать заявку
Откликнитесь на вакансию на hh.ru, приложив резюме.
Если Ваши опыт и навыки подойдут нам, мы вышлем ссылку на анкету для уточнения деталей и примеров кода.
По результатам заполнения анкеты мы свяжемся с Вами для обсуждения участия в ближайших проектах.
Обратите внимание: этот отклик позволяет нам информировать Вас о текущих и будущих возможностях участия в наших проектах.
