Senior Machine Learning Engineer

Сейчас мы ищем Senior Machine Learning Engineer к нашему партнеру «Даталаб».

Даталаб — IT-компания, которая разрабатывает сложные решения в области искусственного интеллекта и предоставляет услуги аутстаффинга профессиональных команд. Наши клиенты — технологические компании по всему миру. Мы строим долгосрочные и надежные отношения как с заказчиками, так и с нашими специалистами.

Мы ищем опытного ML-инженера уровня Senior для работы над cutting-edge задачами в области Natural Language Processing, с фокусом на Text-to-SQL и Programming Language Processing. Это уникальная возможность работать с современными языковыми моделями и внести вклад в развитие технологий обработки естественного языка.

Что предстоит делать:

Основной фокус работы:

• Instruct tuning моделей для решения задач Text-to-SQL/NL2SQL и Programming Language Processing (PLP)

• Разработка и оптимизация алгоритмов преобразования естественного языка в SQL-запросы

Исследования и разработка:

• Дизайн и планирование экспериментов с научной строгостью

• Формулировка и тестирование гипотез для улучшения NLP/PLP моделей

• Проведение исследовательских экспериментов с последующим анализом результатов

• Написание production-ready кода для ML-пайплайнов

Работа с данными и моделями:

• Подготовка и курирование датасетов для обучения

• Разработка и поддержка бенчмарков для оценки качества моделей

• Обучение моделей на GPU-кластерах, включая:

  • Обучение моделей с нуля

  • Fine-tuning open-source моделей (LLaMA, Mistral, Qwen и др.)

  • Оптимизация процессов обучения

Внедрение и коллаборация:

• Тесное взаимодействие с продуктовой командой для интеграции моделей в production

• Оптимизация моделей для развертывания в промышленной эксплуатации

• Участие в code review и менторинг junior-специалистов

Развитие экспертизы:

• Мониторинг SOTA-решений в области NLP

• Изучение и анализ актуальных научных публикаций

Предложение инновационных подходов и направлений исследований

Ждем от тебя:

Обязательные навыки:

• Глубокие теоретические знания в области Deep Learning с акцентом на современный NLP и архитектуру Transformers

• Практический опыт обучения трансформеров (минимум 2 года)

• Экспертиза в распределенном обучении: DeepSpeed, FSDP, torch.distributed, Accelerate

• Владение ключевыми инструментами:

  • PyTorch (продвинутый уровень)

  • Экосистема Hugging Face (transformers, datasets, tokenizers, peft)

• Опыт с PEFT-методами: LoRA, P-tuning, QLoRA, другие parameter-efficient подходы

• Знакомство с бенчмарками: Spider, CoSQL, WikiSQL

• Научный подход: умение формулировать эксперименты, обосновывать гипотезы и делать корректные выводы

• Python: уверенное владение, clean code, опыт оптимизации

Дополнительные преимущества:

• Опыт работы на аналогичной позиции в продуктовой компании

• Участие в ML-соревнованиях (Kaggle, NeurIPS competitions)

• Присутствие в лидербордах по NLP/PLP задачам

• Научные публикации уровня A/A*, Q1 конференций

• Опыт обучения больших моделей (7B+ параметров) на кластерах

• Знание SQL и опыт работы с базами данных

• Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT)