Middle/Senior ML-инженер по обработке естественного языка (NLP+LLM)

Привет!

На связи команда Университета Иннополис.

Мы представляем вуз, который не только готовит ИТ-специалистов, но и реализует крупные коммерческие и грантовые проекты в партнёрстве с 400 российскими и международными компаниями. В университете — 1000+ сотрудников из 20 стран, 1500+ студентов из 32 стран, 538 завершённых проектов, действуют Исследовательский центр в сфере ИИ, Центр развития промышленной робототехники, Передовая инженерная школа, стартап-студия, 19 научно-исследовательских лабораторий и другие.

На данный момент мы ищем Middle/Senior ML-инженер по обработке естественного языка (NLP+LLM) в Институт искусственного интеллекта)

Задачи, которые предстоит решать:

• Быстрое создание демок для пресейлов (вместе с бэкендерами и аналитиками);
• Обработка данных, включая генерацию синтетических датасетов;
• В перспективе - оптимизация разработанных моделей (в некоторых проектах инференс без GPU в проде);
• Выбор оптимального тех. решения для решения задачи – понимание соотношения ресурсы/качество и в каких случаях чем можно пожертвовать;
• Генерация гипотез и их проверка;
• Проектирование ML-решений с нуля: от постановки задачи, выбора архитектуры модели (включая подбор слоёв, loss-функций, стратегий обучения) до production-ready реализации;
• Реализация и обучение кастомных моделей (не AutoML / не pipeline-only решения);
• Файнтюнинг, дообучение и адаптация transformer-моделей под конкретные домены и ограничения;
• Разработка и поддержка полного ML-pipeline: данные → обучение → валидация → инференс → мониторинг;
• Деплой моделей в продакшн (Docker / K8s), оптимизация инференса (CPU-only, latency, memory);
• Выбор и обоснование компромиссов между качеством, ресурсами и скоростью разработки;
• Генерация и проверка гипотез на основе экспериментов, а не только prompt-итераций.

Что нужно, чтобы стать частью команды:

• Глубокое понимание машинного обучения и математических основ на уровне самостоятельной реализации моделей;
• Практический опыт разработки ML/NLP-моделей с нуля: написание кастомных PyTorch-моделей, реализация собственных training / inference loop;
• Опыт реализации архитектур из научных статей (arXiv, ACL, EMNLP и т.п.), а не только использования готовых библиотек;
• Уверенная работа с PyTorch: torch.nn, autograd, кастомные loss-функции, оптимизаторы, scheduler’ы;
• Опыт работы с LLM на уровне модели, а не только API: fine-tuning / adapters / LoRA / PEFT, архитектурные паттерны RAG, tool-calling, agents, понимание ограничений LLM (hallucinations, bias, context window, cost);
• Понимание различий между: prompt-engineering, model-engineering, system-level ML-design;
• Опыт работы с ML-библиотеками и библиотеками для работы с данными (Pandas, NumPy, Scikit Learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM, PyTorch и др.);
• Умение обосновано выбирать и считать метрики;
• Определять полноту и валидировать данные.

Будет плюсом опыт работы с:

• Опыт оптимизации моделей (quantization, pruning, distillation);
• Опыт работы с ограниченными ресурсами (CPU-only inference, low-latency системы); инструментами MLOps: ClearML, LangFuse и т.п.;
• Visual transformers;
• OCR.

Почему именно МЫ?

Мы ценим каждого члена нашей команды и соблюдаем work-life баланс.

Что мы готовы тебе предложить:

• Комфортные условия (отсутствие дресс-кода, никаких галстуков и пиджаков, столовые, места для отдыха, комфортное рабочее место в г.Иннополис либо дистанционный формат работы;
• Интересная корпоративная жизнь;
• Обучение и поддержка, дружественная атмосфера, клубы по интересам;
• Официальное трудоустройство по ТК РФ;
• График работы с 9 до 18, пятница сокращенный рабочий день;
• Бесплатный трансфер Казань-Иннополис-Казань.

Но это еще не все!

ДМС. Корпоративный полис добровольного медицинского страхования.

Фитнес. Корпоративная скидка на посещение фитнес-клуба Иннополиса.

Образование. Доступ к интересным лекциям университета и корпоративной библиотеке.

Интересно? Тогда поехали!

Оставляй свой отклик и получи обратную связь от наших специалистов.