ML Engineer NLP Senior On-site

#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