MLE

Ростелеком; United States; A distancia; USD 120.000 - 180.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Полный соц. пакет

Ежегодный отпуск 28 календарных дней

ДМС

Компенсация транспорта

Интернет

Обучение и конференции

Descripción de la vacante

Rostelekom ищет эксперта по ML, специализирующегося на архитектуре приложений с использованием LLM и RAG. Вы будете разрабатывать ML-бэкенды и микросервисы, обеспечивать интеграцию сервисов и участвовать в согласовании решений с смежными командами.

Ключевые задачи включают оптимизацию решений по производительности и управлению нагрузкой с использованием технологий onnx, openvino и tensorrt, а также выстраивание процессов и лучших практик в разработке и анализе данных.

Formación

• Опыт работы в роли MLE от 2+ лет.
• Опыт разработки классических моделей ML в NLP.
• Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений.
• Опыт разработки, внедрения и оценки эффективности решений на основе NLP-моделей в роли ведущего/лида проекта.
• Знание LLM, RAG и современных подходов к разработке решений.
• Опыт выстраивания процессов и внедрения лучших практик в разработке и анализе данных.
• Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL, готовность разрабатывать решения с нуля.
• Опыт с topic modeling, NER, кластеризацией, SSL, few-shot/unsupervised learning, участие в Gen AI проектах.
• Опыт оптимизации инференса (vLLM, Triton Inference Server, аналоги).

Responsabilidades

• Планирование архитектуры приложений с использованием LLM и RAG.
• Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции сервисов.
• Выстраивание интеграционных взаимодействий со смежными командами: участие в встречах и согласование решений.
• Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt).

Conocimientos

MLE experience

Python

NLP basics

LLM / RAG

Async /网络应用

Distributed systems

Docker

CI/CD

FastAPI

SQL

Herramientas

Docker

CI/CD

FastAPI

SQL

Descripción del empleo

Описание: Описания нет

Задачи:

• Планирование архитектуры приложений с использованием LLM (Large Language Model) в качестве основной технологии
• Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов
• Выстраивание интеграционных взаимодействий со смежными командами: активное участие в встречах и согласование решений
• Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt).

Требования:

• Опыт работы в роли MLE от 2-х лет
• Опыт разработки классических моделей машинного обучения в областях NLP (Natural Language Processing)
• Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений
• Опыт разработки, внедрения и оценки эффективности решений на основе современных NLP моделей в роли ведущего или лида проекта
• Широкая насмотренность в области LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation), а также опыт применения современных подходов к разработке решений
• Опыт выстраивания процессов и внедрения лучших практик в разработке и анализе данных
• Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL, с готовностью разрабатывать решения с нуля
• Опыт с topic modeling, NER, кластеризацией, SSL, few shot / unsupervised learning
• Опыт участия в проектах по внедрению Gen AI-решений
• Опыт в оптимизации инференса (vllm, Triton Inference Server, аналоги).

Условия:

• Работа в крупнейшем в России интегрированном провайдере цифровых решений
• Возможна полная или частичная удаленная работа из России
• В Москве - БЦ Академик, победивший в номинации лучший проект «Бизнес-центр класса А. Москва» Возможность работать из офисов в городе Краснодар и Новосибирск.
• Официальное оформление — согласно ТК РФ (полный соц. пакет: ежегодный оплачиваемый отпуск 28 календарных дней, оплата больничных);
• Официальная заработная плата (оклад и годовая премия);
• Кафетерий льгот с 1 рабочего дня: ДМС, компенсация транспорта, интернета, спорта, обучения и др.;
• Корпоративное обучение: внутренние митапы, участие в конференциях, доступ к корпоративным библиотекам технической и бизнес литературы.