Post #2217
130
🔎 ML-инженер (Senior)
Специализация: ML/AI Engineer
Уровень: senior, teamlead
Формат: удаленный
Компания: Синхро
Локация: Москва
Зарплата: 280000 - 350000 ₽ (net)
Описание:
Что нужно будет делать:
• Разрабатывать и внедрять AI-решения;
• Активно использовать LLM, применять NLP модели, выводить ML-модели в прод;
• Проектировать и аргументировать архитектуру ML-систем под конкретные бизнес-задачи заказчиков;
• Участвовать в пресейлах и оценивать трудозатраты на реализацию проекта (оценивать риски, подбирать стек, аргументировать решения клиентам)
Что мы ожидаем:
• Продвинутое знание Python
• Свободное владение основными ML-библиотеками (PyTorch, TensorFlow)
• Понимание основных концепций (обучение с учителем/без учителя, переобучение/не дообучение, валидация)
• Классических алгоритмов (линейная/логистическая регрессия, деревья решений и т.д.) — инженерия промптов (умение формулировать промпты для получения нужного результата)
• Опыт дообучения больших языковых моделей (LLaMA, Mistral, etc.) под конкретные задачи
• Глубокое понимание и практический опыт применения RLHF
• Создания RAG-систем
• Оптимизации и развертывания LLM в продакшен-среде
• Построения ETL-пайплайнов для подготовки данных для обучения Сильные навыки инженерии промпто
- Приветствуется продолжительная работа на проектах.
Ключевые навыки:
📍 LLM, Python, PyTorch, TensorFlow, RAG
Контакты: @Alena_platonycheva (дополнительные )
Специализация: ML/AI Engineer
Уровень: senior, teamlead
Формат: удаленный
Компания: Синхро
Локация: Москва
Зарплата: 280000 - 350000 ₽ (net)
Описание:
Что нужно будет делать:
• Разрабатывать и внедрять AI-решения;
• Активно использовать LLM, применять NLP модели, выводить ML-модели в прод;
• Проектировать и аргументировать архитектуру ML-систем под конкретные бизнес-задачи заказчиков;
• Участвовать в пресейлах и оценивать трудозатраты на реализацию проекта (оценивать риски, подбирать стек, аргументировать решения клиентам)
Что мы ожидаем:
• Продвинутое знание Python
• Свободное владение основными ML-библиотеками (PyTorch, TensorFlow)
• Понимание основных концепций (обучение с учителем/без учителя, переобучение/не дообучение, валидация)
• Классических алгоритмов (линейная/логистическая регрессия, деревья решений и т.д.) — инженерия промптов (умение формулировать промпты для получения нужного результата)
• Опыт дообучения больших языковых моделей (LLaMA, Mistral, etc.) под конкретные задачи
• Глубокое понимание и практический опыт применения RLHF
• Создания RAG-систем
• Оптимизации и развертывания LLM в продакшен-среде
• Построения ETL-пайплайнов для подготовки данных для обучения Сильные навыки инженерии промпто
- Приветствуется продолжительная работа на проектах.
Ключевые навыки:
📍 LLM, Python, PyTorch, TensorFlow, RAG
Контакты: @Alena_platonycheva (дополнительные )
