Machine Learning Engineer, NLP и LLM

Компания Tech Holding ищет Machine Learning Engineer для проектной работы над AI-платформой оценки рисков. Платформа помогает предприятиям выявлять, оценивать и реагировать на возникающие онлайн-угрозы, включая дезинформацию, репутационные атаки и риски безопасности.

Задачи:

• Проектировать, обучать и развёртывать ML-модели для классификации текста, извлечения сущностей, кластеризации, выявления нарративов и тем.
• Создавать и улучшать функции на основе LLM, включая проектирование промптов, retrieval-augmented generation (RAG) и агентные сценарии.
• Разрабатывать пайплайны эмбеддингов и семантического поиска для группировки связанного контента и выявления новых угроз.
• Выводить модели в продакшен в виде масштабируемых, мониторируемых сервисов с чёткими целями по задержке, стоимости и точности.
• Создавать фреймворки и датасеты для оценки качества моделей, смещения и дрейфа.
• Совместно с data engineering улучшать приём, разметку и feature-пайплайны для больших объёмов шумных многоязычных текстовых данных.
• Мониторить и переобучать модели в продакшене, отлаживать проблемы качества от начала до конца.
• Документировать подходы и понятно объяснять компромиссы техническим и нетехническим стейкхолдерам.

Требования:

• 4+ года профессионального опыта создания и развёртывания ML-моделей в продакшене.
• Сильные навыки Python и практический опыт с PyTorch, TensorFlow или Hugging Face Transformers.
• Практический опыт NLP: классификация, распознавание именованных сущностей (NER), тематическое моделирование или семантическое сходство на реальных текстовых данных.
• Практический опыт работы с LLM (OpenAI, Anthropic или open-source модели), включая prompt engineering и RAG.
• Опыт работы с эмбеддингами и векторным поиском (например, pgvector, Pinecone, OpenSearch или FAISS).
• Опыт развёртывания и эксплуатации ML-сервисов на AWS, GCP или Azure с использованием Docker и CI/CD.
• Твёрдое понимание оценки моделей, включая метрики, тестовые наборы, анализ ошибок и мониторинг в продакшене.
• Сильные коммуникативные навыки и комфорт в удалённой кросс-функциональной команде.

Будет плюсом:

• Опыт в области trust and safety, threat intelligence, исследования дезинформации или работы с данными соцсетей.
• Опыт создания агентных AI-систем или LLM-воркфлоу с использованием инструментов (например, LangChain, LlamaIndex или кастомные фреймворки).
• Опыт многоязычного NLP.
• Знакомство с MLOps-инструментами, такими как MLflow, SageMaker, Vertex AI или Weights & Biases.
• Опыт потоковой или крупномасштабной обработки данных (например, Kafka, Spark или Airflow).
• Опыт дообучения LLM (LoRA или PEFT) или дистилляции моделей для снижения стоимости и задержки.

Условия:

• Локация: удалённо, США.
• Тип занятости: контракт.
• Кандидаты должны иметь право работать у любого работодателя в США. Спонсорство визы не предоставляется.