ml инженер для GenAI

Магнит; United States; On-site; USD 90,000 - 150,000; Full time

Job summary

HireHi развивает масштабные продукты в области умного магазина, роботизации, беспилотности и GenAI. Ищем ML/AI-инженера, который будет развивать компоненты для прикладных бизнес-задач, работать с NLP/LLM, RAG, компьютерным зрением и мультимодальными технологиями.

Кандидат будет проводить эксперименты, подготавливать данные, строить и поддерживать пайплайны, обеспечивать воспроизводимость экспериментов и интеграцию моделей в сервисы.

Qualifications

• Высшее техническое образование или подтверждённый практический опыт разработки ML/AI-решений.
• Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет.
• Общий опыт разработки 3 года, ML/AI 1–2 года при проектах.
• Уверенные знания Python, NumPy, pandas и scikit-learn.
• Опыт работы с PyTorch.
• Знание SQL и реляционных баз данных.
• Опыт работы с REST API, FastAPI или аналогами.
• Базовые навыки Docker, Linux, Git, CI/CD.
• Понимание GPU и inference-нагрузок.
• Умение документировать результаты экспериментов.
• Знание MLflow/ ClearML/ DVC будет плюсом.

Responsibilities

• Развивать ML/AI компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев.
• Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев.
• Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей.
• Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation.
• Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов.
• Оценивать качество ML/AI-решений.
• Формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики.
• Проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения.
• Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации.
• Участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска.

Skills

Python

NumPy

pandas

scikit-learn

PyTorch

SQL

REST API

Docker

Linux

Git

CI/CD

ML concepts

Education

Высшее техническое образование

Tools

MLflow

ClearML

DVC

Job description

Описание

Компания развивает масштабные продукты и проекты в направлениях умного магазина, роботизации, беспилотности и GenAI.

Задачи

• Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий;
• Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев;
• Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей;
• Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation;
• Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов;
• Оценивать качество ML/AI-решений;
• Формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики;
• Проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения;
• Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации;
• Участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска.

Требования

• Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений;
• Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет;
• При общем опыте разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов;
• Уверенное знание Python, NumPy, pandas и scikit-learn;
• Практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком;
• Знание методов машинного обучения и глубокого обучения;
• Опыт подготовки и анализа данных, обучения и валидации моделей, выбора метрик, борьбы с переобучением, анализа ошибок и интерпретации результатов экспериментов;
• Практический опыт хотя бы в одном направлении: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели;
• Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения;
• Навыки проведения воспроизводимых экспериментов;
• Навыки работы с SQL и реляционными базами данных;
• Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки;
• Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD;
• Понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах;
• Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок;
• Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария;
• Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками;
• Умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений;
• Будет плюсом знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов.

Условия

• Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию;
• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи;
• Работа в офисе в Москве или Краснодаре либо удалённо из других городов РФ;
• Офисы также есть в Санкт-Петербурге и Иннополисе;
• Корпоративные скидки от компании и партнёров;
• Бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+;
• Ежегодная программа признания с праздником и подарком;
• Обучение, конференции и митапы;
• Программа для руководителей Leadership club;
• IT-комьюнити для обмена практиками и развития;
• Партнёрство с Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT-компетенций;
• Социально-психологическая поддержка от более 370 специалистов.