ML-инженер

#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #dsml, #computervision, #python
Должность: ML-инженер
Компания: AML ACADEMY
https://www.amlacademy.kz/
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: 1200000-3500000 тг
Формирование условий для развития профессиональных знаний, навыков и опыта экспертов в области ПОД/ФТ.
Описание вакансии:
Обязанности:
-Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения (NLP, классификация, генеративные модели, embeddings, retrieval).
-Построение и улучшение пайплайнов обработки текстовых данных: очистка, разметка, препроцессинг, векторизация.
-Разработка и интеграция моделей в продакшн (FastAPI, Docker, CI/CD).
-Оптимизация inference: квантование, тюнинг, ускорение на GPU/CPU, работа с большими наборами данных.
-Построение поисковых и рекомендательных систем (BM25, semantic search, reranking).
-Разработка внутренней ML-инфраструктуры: мониторинг моделей, A/B-тесты, метрики качества.
-Работа с большими языковыми моделями (LLMs): prompting, finetuning, RAG-архитектуры.
-Взаимодействие с командой разработки для внедрения моделей в существующие сервисы.
Требования:
-Уверенный опыт работы ML Engineer/DS/NLP Engineer.
-Глубокие знания в NLP: embeddings, transformers, seq2seq, классификация, NER, semantic similarity, retrieval.
-Опыт работы с фреймворками: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers, SentenceTransformers.
-Умение строить и оптимизировать модели на GPU (CUDA, quantization, ускоренные attention-механизмы).
-Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, FAISS) и поисковыми движками (Elasticsearch, OpenSearch).
-Знание Python на продакшн-уровне, опыт создания сервисов на FastAPI.
-Уверенная работа с Docker, Git, Linux-средой.
-Понимание принципов MLOps - будет плюсом.
Плюсом будет опыт работы с LLM (Qwen, Llama, DeepSeek) и построения RAG-систем.
Условия:
Работа над крупными и технологическими проектами с упором на NLP и LLM.
Возможность предлагать и реализовывать собственные архитектурные решения.
Конкурентная зарплата, обсуждается индивидуально по уровню.
Доступ к GPU-ресурсам, современным ML-стекам, крупным датасетам.
Профессиональный рост: участие в конференциях, internal R&D, разработка собственных моделей.
Молодая дружная команда, минимум бюрократии, быстрые циклы разработки
Контакты:
Telegram @ksz_2001
Whatsapp