ml инженер для LLM/VLM

Персональные и чувствительные данные обрабатываются только внутри собственной инфраструктуры, без передачи во внешние LLM API.

• Выполнять дообучение LLM/VLM с использованием LoRA, QLoRA и дистилляции;
• Создавать воспроизводимые датасеты и конвейеры обучения;
• Строить оценку качества как обязательный этап перед выпуском;
• Развёртывать собственную инфраструктуру инференса с vLLM;
• Оптимизировать пакетную обработку, использование VRAM, квантование и структурированные выходные данные;
• Работать с многоязычным OCR;
• Мониторить качество моделей и повторно обучать их по результатам работы в продуктивной среде;
• Измерять качество моделей и доводить их до стабильной работы в продуктивной среде.

• От 5 лет опыта в продуктивном машинном обучении;
• Практический опыт обучения весов LLM или VLM;
• Опыт полного цикла: данные → обучение → оценка → развёртывание → итерации;
• Опыт обслуживания собственных LLM под нагрузкой;
• Опыт работы с Python, FastAPI, Docker, Kubernetes и CI/CD;
• Свободное владение русским языком;
• Не подойдут кандидаты из России и Беларуси;
• Будет плюсом опыт с Hugging Face Transformers и PEFT.

• Частичная занятость;
• Гибкий график с синхронизацией по CET.