МоскваML-инженер
офис, удалёнка, Москва
Команда продукта «Образование» развивает ML-решения для электронных журналов, библиотек и пропусков: от подготовки данных и обучения моделей до деплоя и мониторинга качества, чтобы автоматизировать процессы и улучшить сервисы для учителей, учеников и родителей
ГрейдMiddle
Опытот 2 лет
Стек
PythonPyTorchMilvusKubernetesDockerFastAPIMLflowApache AirflowHuggingFaceONNXTensorRTPrometheusGrafanapgvectorQdrantWeaviateLangChainLlamaIndex
Задачи
- •формализация ML-задач и выбор метрик/бейзлайнов
- •сбор, очистка и подготовка датасетов, построение feature-пайплайнов
- •разработка, обучение, валидация и сравнение моделей (ML/DL/LLM/RAG)
- •развёртывание моделей в production: REST/gRPC сервисы, batch и streaming инференс
- •строительство и поддержка MLOps: версионирование данных/моделей, автоматизация обучения и CI/CD
- •мониторинг качества моделей, обнаружение дрейфа, планирование ретренингов, бенчмаркинг и PoC; участие в хакатонах и сообществах
Обязательно
- •опыт в ML / Data Science / MLOps от 2 лет
- •высшее техническое образование (CS/математика/физика/инж.)
- •отличное знание Python
- •опыт работы с ML/DL и NLP-стеком (PyTorch, HuggingFace)
- •знание MLOps и деплоя (Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow, Airflow)
- •умение переводить бизнес-требования в ML-метрики и эксперименты
- •навык работы в кросс-функциональной команде
Будет плюсом
- •опыт с LLM, RAG-пайплайнами и fine-tuning
- •знание векторных БД (Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector)
- •оптимизация инференса (ONNX, TensorRT, Triton, квантизация, дистилляция)
- •опыт A/B тестирования и мониторинга качества в продакшене
- •опыт с LangChain/LlamaIndex
