ML ENGINEER Загрузка: Full-time Локация: РФ Формат работы: Удаленно Сфера: промышленность

Чем предстоит заниматься: • Прототипировать и доводить до PoC решения на готовых LLM-API: парсинг и структурирование документов, чат-боты с RAG, генерация отчётов. • Собирать OCR-пайплайны для распознавания кодов на изделиях: препроцессинг, OCR/VLM, валидация, сопоставление с каталогом. • Автоматизировать HR-скрининг резюме: парсинг, извлечение структурированных данных, ранжирование под вакансии с human-in-the-loop. • Проектировать и реализовывать RAG-чат-бота по корпоративному каталогу 1С: hybrid retrieval, реранкинг, function calling к 1С. • Настраивать интеграции с 1С и Битрикс24. • Строить eval-наборы и метрики качества под каждый PoC, обосновывать выбор модели и архитектуры. • Вести коммуникацию с заказчиком напрямую: объяснять решения на простом языке, презентовать демо, формулировать критерии успеха.

Обязательные требования • Python 3.11+, продакшн-опыт с FastAPI и Pydantic v2. • Docker, docker-compose, уверенное владение Git. • От 1 до 2 production-проектов с интеграцией LLM API (OpenAI, Anthropic, GigaChat, YandexGPT) - не туториальные обёртки, а реально использующиеся решения. • Понимание prompt engineering, structured output (json_schema, Pydantic + Instructor), function calling и tool use. • Опыт построения RAG-пайплайнов: chunking, embeddings, vector DB (Qdrant, pgvector, Chroma), реранкинг. • Опыт интеграций по REST, работа с очередями (Celery, Redis, RabbitMQ, ARQ). • Понимание вероятностной-природы LLM и умение строить eval-наборы для оценки качества. • Продуктовое мышление: умение сказать «здесь LLM не нужен, решается проще». • Готовность общаться с нон-IT заказчиком на простом языке. Будет плюсом • Опыт OCR-задач: PaddleOCR, Yandex Vision, мультимодальные LLM. • Опыт работы с агентными фреймворками: LangGraph (предпочтительно), Pydantic AI. • Опыт интеграций с 1С или Битрикс24. • Опыт работы с прокси-провайдерами LLM в РФ и российскими LLM. • Наблюдаемость LLM-приложений: Langfuse или LangSmith. • Опыт self-hosted инференса. • Pet-проекты или open-source с RAG/LLM/AI-агентами в публичном GitHub.