ML Engineer (Multi-modal)

Наша компания занимается разработкой и развитием масштабной AI-системы, которая анализирует различные источники данных — внутренние архивы, архивы, веб, соцсети и многое другое — с целью выявления событий, акторов, геоданных и связей между ними.
Система формирует динамическую базу знаний и временные ряды для анализа корреляций, визуализации взаимосвязей и прогнозирования.

Вы будете работать с многоуровневой архитектурой данных (ETL, временные базы, векторные представления, графовые модели), участвовать в построении пайплайнов обработки и интеграции ML-моделей (NLP, NER, ASR, OCR, CV), а также создании инструментов для анализа, визуализации и поиска/

Мы решаем комплексные задачи: от построения data flow и feature store — до проектирования семантических графов и оркестрации пайплайнов моделей.

Приглашаем ML Engineer, который умеет работать с разными моделями и готов создавать передовые AI-решения на современных фреймворках.

Обязанности:

• Построение и адаптация моделей с различными типами данных: NER, NLP, ASR, OCR, Computer Vision

• Проведение fine-tuning и разработка inference pipelines

• Подготовка и аннотирование данных для обучения моделей

• Работа с HuggingFace для использования и дообучения предобученных моделей

• Оптимизация моделей с помощью ONNX для ускорения вывода

• Внедрение и сопровождение моделей в продукционных системах

Необходимый стек:

• PyTorch, HuggingFace transformers

• OpenCV для обработки изображений и видео

• Whisper и OCR инструменты (Tesseract, PaddleOCR)

• LlamaIndex, LangChain для работы с LLM и цепочками обработки

• Векторные базы данных для поиска и хранения эмбеддингов

• Triton Inference Server для развертывания и оптимизации inference

Требования:

• Опыт разработки и внедрения моделей NLP, CV, ASR, OCR

• Знание современных архитектур и методов в области мульти-модального машинного обучения

• Умение работать с библиотеками PyTorch и HuggingFace

• Опыт создания и оптимизации inference pipeline

• Навыки подготовки и обработки данных для ML-задач

• Опыт работы с инструментами для производства и управления моделями (ONNX, Triton)

• Знание Python, понимание ML-цикла

• Работа над передовыми проектами в области мульти-модального ИИ

• Участие в масштабных проектах по обработке данных и автоматизации бизнес-процессов

• Содействие в развитии компании, возможность влиять на продукт и процессы компании,

• Работа в инновационной команде

• Достойная, конкурентоспособная заработная плата

• Удаленная работа, Гибкий график

• Возможность профессионального развития