Senior ML Engineer (LLM, RAG, Agents) (удаленная работа)

5 декабря 2025

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Senior ML Engineer (LLM, RAG, Agents)

Описание вакансии

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Строить системы извлечения и анализа ключевой информации из документов (PDF/сканы/HTML/DOCX), парсинг web-сайтов;

  • Разрабатывать RAG-системы, включая выбор эмбеддингов, стратегии чанкинга, гибридный поиск (BM25+dense), reranking, обучение ретривера, генератора, Reward-модели, мониторинг качества;

  • Обучать/дообучаать LLM на multi-node/multi-GPU: SFT/PEFT/LoRA, SFT+DPO, проводить распределённое обучение (FSDP/DeepSpeed), профилировать и оптимизировать;

  • Отвечать за инференс и оптимизацию больших языковых моделей: внедрение и настройка vLLM, TensorRT LLM, Triton; реализация батчинга, спекулятивного декодирования и квантования; оптимизация соотношения качества, латентности и стоимости инференса;

  • Проводить оценку качества: дизайн датасетов и сценариев, автоматические метрики (RAGAS, faithfulness, precision/recall), human-in-the-loop, онлайн-эксперименты и A/B.

МЫ ЖДЕМ, ЧТО ВЫ:

  • Имеете не менее 5 лет опыта в области ML/DS и не менее 2 лет работы с LLM в промышленной эксплуатации, а также можете продемонстрировать подтверждённые кейсы внедрений (с метриками, ссылками или результатами);

  • Обладаете экспертизой в извлечении информации: умеете работать с NER, проектируете схемы и онтологии, обеспечиваете структурированный вывод (в том числе через JSON Schema и constrained decoding), выполняете постпроцессинг и валидацию данных;

  • Имеете практический опыт работы с RAG: владеете векторными БД (Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus), реализуете гибридный поиск и rerankers, разрабатываете стратегии чанкинга и аннотации метаданными, управляете свежестью индекса;

  • Занимались разработкой агентных систем: работали с LangChain, LangGraph или LlamaIndex, проектировали и оркестрировали инструменты, реализовывали обработку ошибок;

  • Имеете опыт многоузловой и многоGPU тренировки LLM: владеете PyTorch, FSDP/DeepSpeed, запускаете обучение на Slurm или K8s, проводите профилирование и выявляете узкие места;

  • Умеете проводить fine tuning и организовывать инференс для открытых и проприетарных моделей (например, Qwen, Gemma), а также работаете с OpenAI API;

  • Уверенно владеете Python и PyTorch, хорошо знакомы с экосистемой Hugging Face (Transformers, Tokenizers, PEFT, Accelerate), имеете опыт работы с MLflow или ClearML;

  • Умеете работать с данными из документов: применяете OCR решения (VLM, PaddleOCR, Surya и др.), парсите PDF, HTML, DOC, XML;

  • Обладаете базовым пониманием смежных областей (классификация, кластеризация, обработка речи), чтобы корректно выбирать подход: использовать LLM или классические методы ML;

  • Владеете английским языком на уровне, достаточном для чтения профессиональных статей и технической документации.

БУДЕТ ПЛЮСОМ, ЕСЛИ ВЫ:

  • Можете предоставить ссылки на GitHub с реализованными RAG системами, демонстрирующими ваш практический опыт;
  • Имеете опыт формулирования бизнес требований и разработки концептуального дизайна для LLM приложений, включая проработку сценариев использования и функциональных спецификаций;

  • Умеете рассчитывать и аргументированно обсуждать с заказчиками финансовый эффект от внедрения LLM решений, можете привести примеры расчётов экономического эффекта из реализованных проектов;

  • Принимали участие в соревнованиях и хакатонах, посвящённых разработке чат ботов и RAG систем, и можете продемонстрировать достигнутые результаты или решения;

  • Обладаете пониманием классических NLP задач и имеете практический опыт их реализации (классификация текста, извлечение сущностей, суммаризация и др.), умеете сопоставлять их с возможностями LLM;

  • Имеете опыт в прод инженерии и MLOps: работаете с Docker и Kubernetes, настраиваете мониторинг (Prometheus, Grafana), внедряете CI/CD пайплайны, интегрируете сервисы через REST, Kafka или gRPC;

  • Обладаете опытом работы в доменно специфичных сферах с интенсивным использованием документов (финтех, юриспруденция), понимаете особенности обработки и анализа текстов в этих областях.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

  • Достойный уровень вознаграждения;
  • ДМС со стоматологией с первого месяца работы;
  • Отпуск 33 дня;
  • Полное соблюдение ТК РФ.


Посмотрите похожие вакансии

Senior ML Engineer
Компания: Топассистент
Зарплата: от 377 672 до 377 672 руб.