ML-инженер
ML-инженер
Минск, улица Толбухина, 2
Метро: Парк ЧелюскинцевОписание вакансии
Мы — динамично развивающаяся компания, работающая на рынке AI-технологий. Наш продукт помогает бизнесам автоматизировать процессы и расти быстрее!
В настоящий момент мы ищем опытного ML-специалиста. Нам нужен самостоятельный коллега, который будет создавать АI-роботы
Чем предстоит заниматься (основные задачи):
Посмотреть контакты работодателя
В настоящий момент мы ищем опытного ML-специалиста. Нам нужен самостоятельный коллега, который будет создавать АI-роботы
Чем предстоит заниматься (основные задачи):
- Целевой результат работы - голосовой робот под задачи компании
- Проектировать и развивать ядро диалоговой системы и пайплайны семантического поиска (RAG).
- Разрабатывать и поддерживать ETL-процессы для непрерывного обновления векторной базы знаний.
- Проектировать архитектуру чат-бот платформы, обеспечивая ее масштабируемость и надежность.
ML & NLP:
- Разрабатывать и дообучать LLM-модели под задачи бизнеса (оптимизация, сжатие, тонкая настройка)
- Поддерживать ML-модуль классификации обращений для интеллектуальной маршрутизации (бот/агент)
- Организовывать полный цикл работы с данными: сбор, очистка, разметка, синтетическая генерация
- Осуществлять деплой, версионирование и мониторинг моделей в production среде
- Поддерживать микросервис потоковой анонимизации данных для защиты чувствительной информации
- Интегрировать интеллектуальные компоненты в единую инфраструктуру проекта.
Требования:
- Наличие пресс-релизов или публичных кейсов с вашим участием (подтвержденный внедренный проект)
- Владение Python (Advanced), SQL
- Опыт работы с asyncio
- PyTorch / TensorFlow. Глубокое понимание трансформеров
- Опыт работы с моделями семейства Llama, Mistral, Qwen, или GPT
- Понимание методов PEFT (LoRA, QLoRA), quantization (GPTQ, AWQ)
- Опыт построения RAG-пайплайнов (retrieval, reranking, context window optimization)
- Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, FAISS, Pinecone, Weaviate)
- Разработка моделей text classification / intent recognition (BERT-family, SetFit)
- Docker, Kubernetes (k8s), опыт деплоя моделей (Triton, BentoML, vLLM или FastAPI)
- Опыт обработки неструктурированных текстов (парсинг, chunking, cleaning)
- Генерация синтетических данных для дообучения моделей
Будет плюсом:
- Опыт работы с Telegram Bot API / интеграция с мобильными приложениями.
- Понимание юридических аспектов (GDPR / ФЗ-152) при обработке данных клиентов.
Мы предлагаем:
- Сложную продуктовую задачу (High-load + LLM + реальные пользователи)
- Возможность влиять на архитектуру AI-системы компании
- Удаленный формат работы
- 3 дня в году day off
Ждем ваших откликов!
Перспективная вакансия в gsz.gov.by: https://gsz.gov.by/registration/employer/vacancy/create-future/30924/detail-public/
