ml инженер банковских продуктов
ориентир по рынку
вакансия
зп не указана
в среднем
254 969 ₽
мэтч
Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансией
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Halyk — банковская группа, развивающая банковские продукты и сервисы для частных клиентов и бизнеса.
задачи
- Разрабатывать и внедрять LLM/VLM-решения для бизнес-задач компании;
- Проектировать и строить RAG-пайплайны для работы с корпоративными данными;
- Разрабатывать и оптимизировать мультиагентные системы на базе LangGraph и LangChain;
- Настраивать и обслуживать инференс-серверы;
- Выполнять дообучение моделей под специфические задачи;
- Разрабатывать REST API на FastAPI для интеграции ML-сервисов в продукт;
- Контейнеризировать и развёртывать ML-сервисы с помощью Docker и Kubernetes;
- Оптимизировать производительность моделей;
- Проектировать и поддерживать векторные базы данных для хранения эмбеддингов;
- Писать и поддерживать автоматические тесты для ML-пайплайнов;
- Мониторить качество моделей в продакшене;
- Проводить бенчмарки и A/B-тесты для сравнения моделей и подходов;
- Настраивать multi-GPU и распределённое обучение;
- Подготавливать и очищать данные для обучения и оценки моделей;
- Исследовать и внедрять новые модели, техники и фреймворки;
- Писать техническую документацию и ADR;
- Участвовать в код-ревью и менторить младших специалистов;
- Взаимодействовать с продуктовой командой для определения требований и приоритетов;
- Оптимизировать стоимость облачной GPU-инфраструктуры;
- Обеспечивать безопасность и надёжность ML-сервисов в продакшене.
требования
- Знание Python 3.10+, включая async/await, type hints, dataclasses и protocols;
- Знание архитектурных паттернов SOLID, DI и Clean Architecture;
- Опыт тестирования с pytest, unittest, mock и интеграционными тестами;
- Навыки линтинга и форматирования с ruff, black и mypy;
- Опыт управления зависимостями с poetry, uv и pip-tools;
- Опыт работы с Git и GitHub, включая branching strategies, CI/CD и code review;
- Глубокое понимание архитектуры Transformer, включая attention, positional encoding и KV-cache;
- Опыт работы с GPT-4, Claude, LLaMA 3, Mistral, Gemma и Qwen;
- Опыт работы с LLaVA, InternVL, Qwen-VL, GPT-4V/4o и Pixtral;
- Знание LoRA, QLoRA, PEFT, полного дообучения, RLHF и DPO;
- Знание подходов Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct и System prompts;
- Знание методов оценки BLEU, ROUGE, perplexity, human eval и LLM-as-judge;
- Знание BPE, SentencePiece и tiktoken;
- Опыт работы с LangChain, LangGraph и LangSmith;
- Знание RAG-пайплайнов, векторных хранилищ, эмбеддингов, загрузчиков документов и разбиения текста на фрагменты;
- Опыт работы с vLLM, TGI, TensorRT-LLM и Triton;
- Знание методов оптимизации инференса, включая Quantization и оптимизацию KV-cache;
- Опыт бенчмаркинга производительности моделей;
- Опыт работы с PyTorch и Deep Learning;
- Знание распределённого обучения с DDP, FSDP, DeepSpeed и Megatron-LM;
- Знание смешанной точности FP16, BF16 и AMP;
- Опыт работы с Hugging Face Transformers, Datasets, Accelerate, PEFT и TRL;
- Знание планирования скорости обучения, накопления и ограничения градиентов;
- Знание SafeTensors, ONNX и TorchScript;
- Понимание архитектуры NVIDIA GPUs A100, H100, L40S и RTX 4090;
- Базовое понимание CUDA cores, Tensor cores и memory hierarchy;
- Навыки управления VRAM, offloading и gradient checkpointing;
- Знание tensor parallelism, pipeline parallelism и data parallelism;
- Навыки мониторинга и профилирования GPU;
- Опыт работы с облачными GPU AWS, GCP, Azure, RunPod и Lambda;
- Опыт разработки на FastAPI;
- Знание asyncio, aiohttp, httpx и асинхронных драйверов баз данных;
- Опыт работы с Pydantic v2;
- Знание WebSockets и SSE для стриминга ответов LLM;
- Знание JWT, OAuth2 и API keys;
- Знание rate limiting;
- Опыт документирования API через OpenAPI/Swagger;
- Опыт работы с Docker и Docker Compose;
- Знание NVIDIA Container Toolkit;
- Базовое знание Kubernetes;
- Опыт настройки CI/CD с GitHub Actions и GitLab CI;
- Знание Terraform или Pulumi;
- Опыт работы с Prometheus, Grafana, ELK или Loki;
- Опыт работы с PostgreSQL, SQL и pgvector;
- Опыт работы с Redis;
- Знание Qdrant, Pinecone, Weaviate и Chroma;
- Опыт работы с S3 и MinIO;
- Знание RabbitMQ, Kafka или Celery;
- Аналитическое мышление и умение декомпозировать задачи;
- Навыки технической коммуникации, документации и подготовки ADR;
- Способность быстро осваивать новые модели и фреймворки;
- Опыт работы в Agile/Scrum-командах;
- Английский язык на уровне B2+;
- Будет плюсом CrewAI, AutoGen, Haystack, MLflow, W&B, Label Studio, Airflow, Prefect, Streamlit, Gradio и OpenTelemetry.
условия
- Конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования;
- Премии ко Дню Независимости и годовой бонус;
- ДМС и страхование жизни;
- Мобильная связь и скидки от партнёров;
- 26 Дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий;
- Бонусы за рекомендации;
- Льготные условия на паркинг;
- Свободный стиль одежды smart casual;
- Тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке;
- Чёткая система карьерного роста;
- Открытая и дружеская рабочая атмосфера;
- Спортивные турниры и активная корпоративная жизнь;
- Возможность участвовать в социальных проектах и реализовывать идеи в новых проектах группы Halyk с использованием современных digital-инструментов;
- Творческая и поддерживающая команда.
Если просят выйти из iCloud, прислать код из SMS, запустить или установить что-то, перевести деньги — не соглашайтесь: это мошенничество.
Про зарплаты
Анонимные данные по зарплатам и грейдам.
Можно сверить вилку с рынком.
Посмотреть зарплаты