Senior Machine Learning Engineer

• Проектировать и реализовывать сквозные конвейеры (pipelines) интеллектуальной обработки документов на AWS

• Разрабатывать и оптимизировать ML-модели для классификации документов, сегментации и извлечения полей

• Создавать масштабируемые системы обработки данных, работающие с PDF-файлами объёмом до 2000 страниц

• Совместно с профильными экспертами формировать и уточнять требования к извлечению данных

• Отвечать за функциональность на всех этапах: от исследования до развёртывания в продакшене и мониторинга

• Выстраивать системы оценки и метрики качества для точности извлечения данных

• Продвинутое знание Python (native, Pandas, ScikitLearn, Tensorflow или Pytorch, PyStats, Pydantic)

• Опыт работы с инструментами AWS для ML-инженерии и развёртывания ML (Sagemaker, Lambda, Cloudformation/CDK, Step Functions)

• Продвинутое знание SQL и моделирования данных (Data Modeling)

• Опыт работы с GenAI для интеллектуальной обработки документов, включая prompt engineering, RAG (Retrieval Augmented Generation), мультимодальные модели (изображение + текст) и развёртывание в продакшене с использованием AWS Bedrock или Azure OpenAI APIs

• Опыт планирования экспериментов (power analysis и проверка гипотез)

• Свободное владение письменной и устной коммуникацией, необходимое для удалённой и преимущественно асинхронной рабочей среды

• Подтверждённая способность ясно и лаконично излагать сложные технические проблемы и предлагать итеративные решения

• Опыт ведения функциональности от концепции до продакшена, включая предложение, обсуждение и реализацию

• Опыт работы с инструментами обработки документов (AWS Textract, Azure Document Intelligence или аналогичные системы OCR/определения макета)

• Опыт работы с библиотеками обработки PDF и изображений (например, PyMuPDF, opnecv, pillow)

• Опыт в Machine Learning/Data Science (например, выбор ML-алгоритмов, feature engineering, обучение моделей, подбор гиперпараметров, реализация обучения с учителем и без учителя, построение конвейеров моделей, использование инструментов/библиотек/фреймворков машинного обучения)

• Опыт работы с технологиями больших данных AWS (Redshift, S3, EMR, Glue и др.)

• Exadel с гордостью является Equal Opportunity Employer (работодателем равных возможностей) и привержена инклюзивности независимо от принадлежности к меньшинствам, гендерной идентичности, сексуальной ориентации, инвалидности, возраста и других признаков.

• Для людей с инвалидностью предусмотрены разумные приспособления, позволяющие выполнять основные должностные функции.

• Информация об уровне компенсации сообщается кандидатам на раннем этапе процесса подбора.

Преимущества в Exadel зависят от локации и типа контракта. Подробности вам расскажет рекрутер.

• Международные проекты

• Гибкость формата: офис, гибрид или удалённая работа

• Медицинское страхование

• Программа признания заслуг

• Постоянное обучение и возмещение расходов

• Программа заботы о благополучии

• Командные мероприятия и локальные бонусы

• Компенсация расходов на спорт

• Реферальные бонусы

• Предоставление оборудования высшего класса