ML-инженер (удаленная работа)

Вакансия: ML-инженер

Описание вакансии

Привет! Наша ML-команда отвечает за создание умных решений на базе ИИ для одного из крупнейших медиа на одной шестой части земли от персонализации лент до генерации контента, используя для этого как стек на острие технологий, так и проверенные временем подходы.

Хотим усиливаться новыми единомышленниками, которые как могут принести нам свою уникальную экспертизу в ML/AI, так и развиваться в интересном для себя направлении от инженера до solution architect, имея доступ к классным спецам и реальным highload-задачам.

Что делаем

Проектируем и внедряем ML/AI-решения на базе LLM, трансформеров, эмбеддингов и агентских пайплайнов для анализа текстов, классификации контента и персонализации в Mediatech-продуктах РБК. Работаем с новостными потоками, аудио и видео-контентом, строим рекомендательные системы и интеллектуальную обработку данных.

Наш технологический стек

• ML Core: PyTorch, Hugging Face Transformers/Datasets, sentence-transformers, scikit-learn
• NLP/LLM: токенизация, эмбеддинги, RAG, prompt engineering, агентские оркестраторы (LangChain/LangGraph)
• Инференс: batching, quantization (8-bit/4-bit), оптимизация latency/cost
• Векторные хранилища: FAISS, Milvus, PGVector, Elastic
• API/сервисы: FastAPI, Flask, OpenAPI, async-обработка
• Data pipeline: подготовка датасетов, weak supervision, очистка, балансировка
• MLOps: мониторинг drift, версионирование, воспроизводимость экспериментов
• Интеграции: Kafka/RabbitMQ, брокеры событий, near-real-time scoring
• Графовые БД: Neo4j, TigerGraph для knowledge graph и семантического поиска

Чем предстоит заниматься

• Проектирование и реализация ML-решений для анализа текстов, классификации и сегментирования контента

• Построение RAG-пайплайнов: chunking, retrieval, reranking, борьба с hallucinations

• Разработка агентских систем: tool-use, planning, ограничение действий, трассировка

• Создание рекомендательных систем: от классического CF до learning-to-rank с учетом CTR, retention и diversity

• Упаковка моделей в production-сервисы: API, контрактирование, интеграция с продуктом

• Подготовка данных: разметка, очистка, балансировка, hard negatives

• Оффлайн- и онлайн-оценка качества: A/B тесты, error analysis, наблюдаемость

• Развитие до solution architect: проектирование компонентов, интерфейсов, схемы деградации

Наши ожидания

• Уверенные навыки разработки на Python: типизация, тестирование, профилирование, код-стайл, работа с памятью/скоростью

• Стек ML: PyTorch (или TensorFlow), Hugging Face Transformers/Datasets, sentence-transformers, scikit-learn

• Инференс и оптимизация: batching, quantization (8-bit/4-bit), distillation (понимание), latency/cost trade-offs

• Построение RAG: выбор векторного хранилища (FAISS/Milvus/PGVector/Elastic), chunking-стратегии, rerankers, кеширование

• Агентские пайплайны: оркестрация (например, LangGraph/LangChain-подходы или кастом), tool-calling, ограничение действий, трассировка

• Data pipeline: подготовка датасетов, разметка/weak supervision, очистка, балансировка, hard negatives

• API/сервисы: упаковка модели в сервис (FastAPI/Flask), контрактирование (OpenAPI), интеграция с продуктом

• Контур качества: оффлайн eval (наборы, regression tests), online A/B, error analysis, наблюдаемость (логирование, traces, dashboards)

Будет плюсом

• Понимание домена: контентные таксономии, редакционные процессы, лента/витрины, модерация, тренды

• Персонализация и ранжирование ленты: multi-objective (CTR, retention, diversity, quality), exploration vs exploitation

• Контентная безопасность: токсичность/ненависть/NSFW/дезинформация (на уровне подходов), human-in-the-loop

• Мультиязычность: RU/EN/локальные языки, кросс-лингвальные эмбеддинги, трансформа качества на разных языках

• Понимание источников трафика и аналитики: event tracking, атрибуция, cohort/retention, экспериментальная платформа

Что предлагаем

• Удалённая работа или офис в Москве, гибкий график
• Конкурентный уровень вознаграждения
• Предоставление современной техники
• ДМС с первого месяца работы
• Экспертная и вовлечённая команда
• Льготы ИТ-аккредитованной компании