Machine Learning Engineer / Инженер по Машинному Обучению (в офис)

IQ GROUP - это группа компаний федерального уровня, осуществляющая свою деятельность с 2008 года и объединяющая в себе два направления бизнеса в области банкротства и IT решений.

IT-направление предлагает решения для удобного и эффективного управления бизнесом, что позволяет нашим клиентам быстро адаптироваться к меняющимся условиям с помощью современных инструментов по оптимизации продаж, подбора кадром и системы отчетности.

В связи с расширением и активным развитием компании мы предлагаем присоединиться к нашей команде в должности - Machine Learning Engineer / Инженер по Машинному Обучению.

Обязанности:

Интеграция нейросетевых моделей:

• Интеграция нейросетевых моделей в существующие продукты и платформы компании.

• Поддержка и улучшение существующих решений на основе нейросетей.

Разработка и оптимизация моделей:

• Разработка и оптимизация моделей нейронных сетей для решения задач, связанных с анализом данных, обработкой естественного языка и других применений.

• Проведение экспериментов, подбор гиперпараметров, оценка производительности моделей.

Анализ данных и подготовка датасетов:

• Анализ данных, подготовка датасетов для обучения и тестирования моделей.

Документирование и презентация:

• Документирование результатов исследований и разработок, участие в обсуждениях и презентациях.

Сбор и обработка данных:

• Сбор, очистка и предобработка данных для обучения моделей.

• Работа с различными источниками данных (базы данных, API, файловые хранилища).

• Организация процессов сбора и хранения данных.

Разработка комплексных решений:

• Создание и поддержка FastAPI для взаимодействия с моделями.

• Интеграция Redis для кэширования и управления очередями задач.

• Использование Celery для асинхронных задач и распределенных вычислений.

• Реализация WebSocket для реального времени взаимодействия.

Построение и оптимизация RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем:

• Разработка и внедрение систем, объединяющих поиск информации и генерацию текста.

• Интеграция моделей поиска (например, на основе Elasticsearch, FAISS, или других векторных баз данных) с генеративными моделями (например, GPT, T5, BERT).

• Оптимизация процессов извлечения релевантной информации и генерации ответов.

• Работа с embedding моделями (например, Sentence Transformers, OpenAI Embeddings) для улучшения качества поиска.

• Настройка и оптимизация пайплайнов для обработки запросов и генерации ответов.

Файнтюнинг моделей:

• Настройка и файнтюнинг предобученных моделей под конкретные задачи.

• Использование методов трансферного обучения для адаптации моделей к новым данным.

• Оптимизация процесса обучения для достижения максимальной производительности моделей.

Масштабирование решений ИИ:

• Оптимизация и масштабирование моделей для работы с большими объемами данных.

• Разработка и внедрение решений для обработки данных в реальном времени.

Ведение и отчетность по бизнес-метрикам:

• Мониторинг и анализ ключевых бизнес-метрик.

• Подготовка отчетов и визуализация данных для стейкхолдеров.

Организация сбора информации:

• Разработка и внедрение процессов сбора и обработки данных.

• Обеспечение качества и актуальности данных.

Требования:

Образование:

• Высшее образование в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин.

Опыт работы:

• Опыт работы с полным циклом разработки моделей машинного обучения.

• Опыт построения и оптимизации RAG систем.

• Опыт интеграции нейросетевых моделей в существующие продукты и платформы.

• Опыт файнтюнинга предобученных моделей.

Технические навыки:

• Знание и опыт работы с библиотеками для машинного обучения: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost, LightGBM, CatBoost.

• Опыт работы с библиотеками для обработки данных: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly.

• Опыт работы с базами данных: SQL (PostgreSQL, MySQL), NoSQL (MongoDB, Cassandra)

• Опыт работы с инструментами для разработки API: FastAPI, Flask, Django.

• Опыт работы с очередями задач и распределенными вычислениями: Celery, Redis,

• Опыт работы с WebSocket.

• Знание Docker и Kubernetes для контейнеризации и оркестрации.

• Обязательный опыт работы с NLP (Natural Language Processing): Понимание задач обработки естественного языка, таких как генерация текста, классификация, суммаризация и машинный перевод. Знание методов и подходов, используемых в NLP.

• Обязательный опыт работы с библиотеками и инструментами для NLP: Hugging Face, spaCy, NLTK или аналогичные.

• Обязательный опыт работы с API: Разработка и интеграция API для взаимодействия с моделями. Обеспечение стабильной работы моделей в реальном времени.

• Обязательный опыт работы с генеративными моделями: GPT, BERT, Transformer или аналогичные архитектуры. Понимание принципов их работы и умение адаптировать их под конкретные задачи.

Языковые требования:

• Знание русского языка на уровне родного.

• Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения технической документации.

Дополнительные требования:

• Опыт работы с системами контроля версий (Git).

• Знание принципов CI/CD.

Условия:

• Стабильный доход от 100 000 на руки;

• Работа в офисе;

• Молодой, дружный и продвинутый коллектив;

• Активная корпоративная жизнь, отсутствие дресс-кода, тимбилдинг;

• Огромный профессиональный опыт;

• Карьерный рост;

• Официальное трудоустройство по ТК;

• Возможность переезда из Самары, Жигулёвска, Димитровграда, Сызрани, Новокуйбышевска, Октябрьска, Ульяновска и др. городов.

• Удобный график: 5/2 с 08:30 до 16:30 (сб и вс выходной).

Если ты чувствуешь, что это твоя вакансия, смело откликайся и мы свяжемся с тобой в ближайшее время.
Ждем тебя в нашей команде!