ML-инженер

RED; United States; Remote; USD 120,000 - 180,000; Full time

Job summary

RED ищет инженера по машинному обучению для разработки и внедрения решений на основе больших языковых моделей. Вы будете обучать модели, разрабатывать промпты, строить пайплайны и интегрировать их в бизнес‑процессы.

Требуется 3+ года опыта в ML, владение PyTorch/TensorFlow, NLP‑библиотеки, MLOps (MLflow, Kubeflow), Docker, FastAPI и базами данных. У вас должны быть навыки взаимодействия с бизнес‑командами, умение формулировать задачи и работать по Agile.

Qualifications

• Опыт работы в Machine Learning от 3 лет.
• ML-фреймворки: PyTorch, TensorFlow.
• NLP-библиотеки: Hugging Face Transformers, SpaCy, NLTK.
• MLOps: MLflow, Kubeflow, Docker, Airflow.
• Обработка данных: pandas, NumPy, scikit-learn.
• Развертывание и интеграция: FastAPI, Flask, gRPC.
• Работа с БД: PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch.
• Желательно опыт работы с LLM API (OpenAI, Cohere, Llama, Claude).

Responsibilities

• Обучать и настраивать модели для автоматизации обработки обращений.
• Анализировать существующие LLM и выбирать оптимальную модель.
• Создавать и тестировать промпты и пайплайны на основе LLM.
• Классифицировать отзывы и прогнозировать их поведение.
• Разрабатывать инструменты аннотирования данных и автоматизировать аннотацию.
• Интегрировать модели в бизнес‑процессы и улучшать их с учётом контекста.

Skills

PyTorch

TensorFlow

Hugging Face Transformers

SpaCy

NLTK

pandas

NumPy

scikit-learn

LLM API

OpenAI API

Cohere API

Llama

Claude API

Tools

Docker

MLflow

Kubeflow

Airflow

FastAPI

Flask

gRPC

PostgreSQL

MongoDB

ElasticSearch

Job description

Описание:

Проект автоматизирует обработку обращений и классификацию отзывов с использованием LLM-моделей.

Задачи:

Обучать модели для автоматизации обработки обращений; Анализировать существующие LLM и выбирать оптимальную модель; Создавать и тестировать промты; Классифицировать отзывы и прогнозировать; Разрабатывать пайплайны на основе LLM для классификации отзывов с различных платформ; Строить ML-модели для прогнозов в отчётности на основе исторических данных; Разрабатывать инструменты аннотирования данных; Автоматизировать аннотацию данных; Интегрировать модели в бизнес-процессы и улучшать их с учётом контекста; Настраивать классификацию обращений и ответов; Разворачивать модели и интегрировать их с серверами; Оценивать качество генерации текста, разрабатывать и настраивать метрики качества BLEU и ROUGE; Работать с голосовыми ботами и автоматизировать их обучение с использованием LLM.

Требования:

Требования Hard Skills; Опыт работы в Machine Learning от 3 лет; ML-фреймворки: PyTorch, TensorFlow; NLP-библиотеки: Hugging Face Transformers, SpaCy, NLTK; MLOps: MLflow, Kubeflow, Docker, Airflow; Обработка данных: pandas, NumPy, scikit-learn; Развертывание и интеграция: FastAPI, Flask, gRPC; Работа с БД: PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch; Желательно опыт работы с LLM API (OpenAI, Cohere, Llama, Claude); Требования Soft Skills; Умение взаимодействовать с бизнес-командами и определять требования; Способность самостоятельно формулировать задачи и находить решения; Опыт в Agile (Scrum/Kanban).

Условия:

Занятость: Full time; Старт: ASAP.