ml engineer for document intelligence

HireHi; United States; Remote; USD 120,000 - 190,000; Full time

Job summary

FieldFlo ищет ML-инженера для разработки и внедрения конвейеров понимания документов в мобильную SaaS-платформу, обслуживающую строительную индустрию в США.

Кандидат будет обучать модели Donut, LayoutLM, TrOCR, работать над OCR-процессингом и многократными этапами извлечения информации, обеспечивая качественную структурированную выдачу и мониторинг.

Qualifications

• 3+ года профессионального опыта ML-инженерии.
• Опыт продакшн-решений для understanding документов.
• Практический опыт в обучении/развертывании моделей Donut, LayoutLM, TrOCR или аналогичных multimodal моделей.
• Опыт построения сквозных конвейеров обработки документов: OCR, извлечение информации, классификация, структурированные данные, LLM-воркфлоу.
• Сильные навыки Python; опыт PyTorch, Transformers, OpenCV, HuggingFace.
• Опыт работы с AWS/Azure/GCP; Docker и контейнеризация.
• Хорошие навыки английского языка.
• Плюсом: чертежи, инженерные схемы, Annotations: CVAT/Label Studio/Roboflow; стартап/SAAS.

Responsibilities

• Разрабатывать и внедрять конвейеры понимания документов для PDF-документов, чертежей и форм.
• Обучать и оптимизировать модели Donut, LayoutLM, TrOCR и др.
• Строить многошаговые AI-воркфлоу, объединяющие OCR, компьютерное зрение и LLM-логическое рассуждение.
• Разрабатывать детекцию объектов и извлечение элементов: области, аннотации, таблицы, метки.
• Преобразовывать извлечённую информацию в структурированные выходы с метриками уверенности.
• Строить фреймворки оценки, мониторинга и повторного обучения моделей.
• Сотрудничать с инженерной и продуктовой командами для доставки AI-фич в продакшн.

Skills

ML Engineering

Python

PyTorch

Transformers

OpenCV

Hugging Face

English communication

Docker

Tools

Donut

LayoutLM

TrOCR

OCR pipelines

CVAT

Label Studio

Roboflow

Job description

Описание:

FieldFlo is a mobile-first SaaS platform serving the construction, demolition, and environmental services industries. It supports compliance, safety, time tracking, training, and field operations for teams across the U.S.

Задачи:

• Design and deploy document understanding pipelines for PDFs, drawings, forms, and other unstructured documents
• Train and optimize models such as Donut, LayoutLM, and TrOCR, or similar document AI architectures
• Build multi-stage AI workflows combining OCR, computer vision, and LLM-based reasoning
• Develop object detection and extraction models to identify regions of interest, annotations, tables, labels, and document elements
• Convert extracted information into structured outputs with confidence scoring and traceability
• Build evaluation frameworks, monitoring, and retraining workflows
• Collaborate with engineering and product teams to ship AI features into production

Требования:

• 3+ Years of professional ML Engineering experience
• Production experience with Document Understanding solutions
• Hands‑on experience training or deploying models such as Donut, LayoutLM, TrOCR, OCR/document extraction architectures, or equivalent multimodal document AI models
• Experience building end-to-end document processing pipelines, including OCR, information extraction, document classification, structured data extraction, and LLM-based document workflows
• Strong Python skills and experience with PyTorch, Transformers, OpenCV, and the Hugging Face ecosystem
• Experience with AWS, Azure, or GCP Docker and containerized deployment experienceStrong English communication skills
• Будет плюсом: experience with architectural drawings, engineering plans, construction documents, or technical schematics; annotation tools such as CVAT, Label Studio, and Roboflow; agentic AI or multi-step LLM pipelines; PDF rendering, OCR engines, coordinate systems, and document processing frameworks; startup or SaaS experience

Условия:

• B2B contract
• Paid national holidays based on the candidate’s country
• Optional unpaid personal time off
• Three-month probation
• At least 2 hours of overlap with US Mountain Time