ML-инженер (ГНИВЦ)

О нас

ГНИВЦ — IT-компания и партнёр государственных структур и крупного российского бизнеса. Мы создаём и сопровождаем ключевые государственные информационные системы, а также разрабатываем коммерческие решения для налогового мониторинга.

Несколько фактов о нас:

• Входим в ТОП-100 лучших работодателей России и занимаем 9-е место среди IT-компаний в рейтинге крупных работодателей (2025 год).
• Находимся среди 25% лучших компаний по уровню счастья сотрудников в IT-сфере и по России в целом (Happy Job, 2025).
• Работает собственная ИИ-песочница — среда для экспериментов и реальных проектов на открытых языковых моделях. Можно автоматизировать работу, тестировать гипотезы и доводить идеи до результата.
• Компания аккредитована как IT-организация.

Задачи

• Разработка и дообучение классификатора названий товарных позиций на базе BERT-архитектур (предобучение, файнтюнинг, оптимизация).
• Организация и контроль разметки данных: постановка задач разметчикам, проверка качества, автоматизация пайплайнов.
• Подготовка датасетов: очистка, нормализация с использованием pandas, библиотеки datasets (Hugging Face) и регулярных выражений.
• Проектирование и реализация архитектуры моделей: эксперименты с BERT, DistilBERT, кастомными головами, ансамблевыми методами.
• Мониторинг работы моделей в production: метрики качества, обнаружение drift’а, A/B-тестирование, автоматизированное дообучение.
• Работа с PostgreSQL: создание таблиц, разработка хранимых процедур и функций, оптимизация запросов (индексы, материализованные представления, EXPLAIN ANALYZE), ETL-пайплайны для данных моделей.
• Интеграция моделей в production: контейнеризация с помощью Docker, мониторинг потребления GPU/CPU.

Требования

• Высшее образование (желательно компьютерные науки, математика или смежные специальности).
• Опыт от двух лет в NLP/ML, включая файнтюнинг моделей-трансформеров (BERT, RoBERTa, DistilBERT).
• Глубокие знания PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets.
• Опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание и оптимизация схем данных, хранимые функции, обеспечение производительности запросов.
• Владение техниками оптимизации моделей: квантизация, послойное планирование learning rate, создание собственных функций потерь.
• Опыт production-развёртывания ML: мониторинг, обнаружение аномалий, model serving.
• Уверенное использование Python, Git, Linux и shell-скриптов.

Будет плюсом

• Опыт классификации текстов (товарные каталоги, задачи поиска или рекомендаций).
• Навыки организации разметки данных и построения data-пайплайнов (ETL, препроцессинг).
• Работа с ONNX для инференса, multi-GPU обучение (Distributed Data Parallel).

Мы предлагаем

• Гибкие форматы работы: офис, гибридный график или полная удалённая занятость на территории РФ.
• Комфортный график: пятидневная рабочая неделя (пн–чт с 9:00 до 18:00, пт с 9:00 до 16:45).
• Конкурентная заработная плата (обсуждается на собеседовании) и премии за эффективность и достигнутые результаты.
• Официальное трудоустройство с соблюдением ТК РФ: оплачиваемый отпуск (дополнительная выплата 50% оклада после 11 месяцев работы), выплата зарплаты дважды в месяц.
• Забота о здоровье:
  • компенсация больничного листа до 7 дней с сохранением полной оплаты рабочего дня;
  • ДМС с качественной стоматологией после испытательного срока;
  • возмещение до 50% затрат на занятия спортом.
• Развитие и обучение:
  • профессиональное обучение и сертификация за счёт компании;
  • внутренние и внешние митапы, хакатоны, конференции, семинары;
  • партнёрские программы Skyeng и Skillbox для изучения иностранных языков и развития профессиональных навыков;
  • доступ к корпоративной библиотеке на платформе Alpina Digital.
• Дополнительные выходные: 5 оплачиваемых ресурсных дней в течение календарного года для сотрудников, проработавших в компании более 11 месяцев.