Senior NLP/LLM Engineer

Мы ищем Senior NLP/LLM Engineer.

• Проведение экспериментов с LLMs: исследовать и анализировать эффективность различных архитектур и техник (SFT, RLHF, Adapters и др.) для повышения возможностей моделей ИИ.
• Разработка и внедрение методологий оценки: реализовать и поддерживать надёжные фреймворки для оценки производительности, точности и удовлетворённости пользователей AI‑ботов, включая офлайн‑ и онлайн‑метрики.
• Оптимизация моделей для инференса: улучшать эффективность и скорость работы моделей ИИ во время инференса, чтобы они соответствовали требованиям производительности и масштабируемости в продакшн‑средах.
• Сотрудничество с кросс‑функциональными командами: тесно работать с дата‑саентистами, инженерами‑программистами и продакт‑менеджерами для интеграции AI‑решений в общий продуктовый конвейер.

• Глубокое понимание принципов ML и DL: сильные знания классических алгоритмов машинного обучения, подходов к валидации моделей и метрик оценки, а также архитектур нейронных сетей, принципов обучения, функций потерь и метрик глубокого обучения.
• Глубокое понимание классического NLP: практические знания основных подходов и задач NLP, включая предобработку текста, методы TF-IDF и векторизации, классификацию текста, распознавание именованных сущностей, семантическое сходство и трансформерные модели, такие как BERT.
• Глубокое понимание LLMs: практический опыт работы с крупными языковыми моделями, включая дообучение и адаптацию с помощью SFT, LoRA, QLoRA, prompt tuning и prefix tuning; знакомство с подходами выравнивания, такими как RLHF и DPO; понимание подготовки данных, instruction tuning, оценки, оптимизации инференса, квантизации и развертывания с использованием vLLM, SGLang и аналогичных высокопроизводительных сервисных фреймворков.
• Владение Python и математикой: сильные навыки программирования на Python и прочные знания линейной алгебры, теории вероятностей, статистики и оптимизации для машинного обучения и разработки нейронных сетей.
• Знакомство с ML‑фреймворками и инструментами: numpy, pandas, scipy, scikit-learn, pytorch, transformers.
• Уровень английского: B2+.

• Возможность удалённой работы на полную ставку;
• Отпуск — 28 календарных дней в год;
• 7 дней оздоровления в год (отгул), которые можно использовать для решения бытовых вопросов, отдохнуть и восстановиться без больничного;
• Бонусы до $5000 за рекомендацию успешных кандидатов на вакансии в компании;
• Оплата 50% стоимости профессионального обучения, международных конференций и встреч;
• Корпоративная скидка на уроки английского;
• Медицинские льготы. Согласно расчётным листкам, если вы не имеете права на корпоративную медицинскую страховку, компания компенсирует вам до $1,000 брутто в год на одного сотрудника. Эти средства можно потратить на самостоятельную покупку медицинской страховки или на оплату врачебных услуг для себя и близких родственников (супруга/супруга, дети);
• Организация рабочего места. Компания предоставляет всем сотрудникам оборудованное рабочее место и всё необходимое оборудование (стол, кресло, wifi и т.д.) в наших офисах или коворкингах. В остальных локациях компания возмещает расходы на рабочее место до $1000 брутто раз в 3 года, согласно расчётным листкам. Эти деньги можно потратить на аренду коворкинг‑комнаты, на обустройство рабочего места дома (стол, стул, интернет и т.д.) в течение этих 3 лет;
• Внутренняя геймифицированная система благодарности: получайте бонусы от коллег и обменивайте их на нашу продукцию, тим‑билдинги, сертификаты на массаж и т.п.

Начальный уровень оплаты или диапазон зарплаты для этой позиции будет сообщён кандидатам в процессе рекрутинга и до начала трудоустройства.