ML Engineer

Описание

Чем предстоит заниматься: R&D и пайплайны: Проектировать архитектуру преобразования входных данных в структуру презентаций (секции, слайды, текст, визуал). GenAI и LLM: Настраивать и экспериментировать с LLM и мультимодальными моделями для генерации контента. Прототипирование: Разрабатывать прототипы сервиса в связке с backend-командой, участвовать в проектировании API. Оценка качества: Формировать метрики и критерии качества генерации (читаемость, полнота, соответствие ТЗ). Knowledge Sharing: Документировать подходы, ограничения и лучшие практики работы с сервисом. Что мы ждем: Опыт: 3+ года в DS/ML, обязательный опыт работы с генеративными моделями. Стек: Уверенный Python, PyTorch, классический ML-стек (pandas, scikit-learn, NumPy). GenAI-экспертиза: Глубокое понимание работы LLM: от промпт-инжиниринга, RAG и агентов до PEFT, KV-кеша, MCP/Tool calling. Инфраструктура: Понимание принципов построения ML-сервисов (Docker, REST API, on-prem окружения). Soft skills: Умение переводить эксперименты в рабочие прототипы, эффективная коммуникация с разработчиками и аналитиками. Язык: Английский (свободное чтение технической документации). Будет преимуществом: Опыт создания text-to-slide решений и работы с python-pptx (или аналогами). Знание инструментов инференса: vLLM, Triton Inference Server, llama.cpp. Опыт работы с Visual LLM, Text2SQL и проведения UX-оценки сгенерированного контента. Уверенная работа с хранилищами и очередями (S3, SQL/NoSQL, Kafka, RabbitMQ).