ML-инженер

Чем предстоит заниматься -Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку -Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения -Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей -Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями -Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям -Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных -Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру -Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием Наши пожелания к кандидатам -Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes