ML-инженер (LLM / NLP)

Привет! Софи - молодая IT-компания, которая автоматизирует поиск работы. От составления резюме, откликов на вакансии до приглашений на интервью и переписок с рекрутерами.

Какую боль мы решаем?
На одну Junior-вакансию откликается от 1500 до 3000 человек. Рекрутер просматривает только 40-50 откликов. Чтобы получить 2-3 приглашения, нужно делать 600-700 откликов, каждый занимает 5-15 минут.
Поэтому мы разработали Софи - ИИ-ассистента, который автоматизирует 80% рутины по поиску работы.
Кто в команде: 1 дизайнер, 1 разработчик, 1 саппорт, 1 маркетолог.
Ищем Middle ML-инженера, который прокачает "мозги" Софи: научит ее точнее подбирать вакансии, лучше писать резюме и сопроводительные и вести переписку с рекрутерами как живой человек.

Задачи:

* Разработка и улучшение LLM-пайплайнов: генерация резюме, сопроводительных писем, ответов рекрутерам.
* Матчинг и ранжирование вакансий под профиль кандидата.
* Построение RAG-систем и работа с эмбеддингами.
* Промпт-инжиниринг, оценка качества ответов моделей, построение eval-пайплайнов.
* Оптимизация стоимости и скорости инференса.
* Вывод моделей в прод и мониторинг их качества.
* Проведение экспериментов и A/B-тестов новых подходов.

Стек (обязательно):

* Опыт работы ML-инженером от 1,5 лет.
* Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn).
* Опыт работы с LLM через API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat или аналоги).
* Понимание NLP: эмбеддинги, векторный поиск, классификация текстов.
* Опыт вывода ML-решений в прод.
* Умение оценивать качество моделей и объяснять результаты простым языком.

Плюсом:

* Опыт работы в стартапе или небольшой продуктовой команде.
* Опыт с LangChain / LlamaIndex или собственными агентными пайплайнами.
* Опыт работы с векторными БД (Qdrant, pgvector, Weaviate и т.п.).
* Опыт fine-tuning моделей (LoRA, PEFT).
* Опыт работы с PostgreSQL, Docker, FastAPI.
* Опыт в HR-tech или задачах матчинга.

Мы предлагаем:

* Удаленка, гибкий график.
* Интересные задачи в области AI и автоматизации.
* Влияние на процессы и развитие продукта.

До встречи на собеседовании!