NLP Engineer (Middle/Middle+)

Проектировать и развивать RAG-пайплайны: ingestion, извлечение текста и метаданных, chunking, embeddings, hybrid search, reranking и формирование контекста для LLM; Готовить и поддерживать датасеты для поиска, классификации, извлечения сущностей, суммаризации и оценки качества ответов на русскоязычных корпоративных данных; Подбирать и оценивать open-weight и корпоративные модели для embeddings, reranking, NER, классификации и генерации с учетом точности, задержки и стоимости inference; Разрабатывать методики offline и online evaluation: golden datasets, метрики retrieval и answer quality, error taxonomy, A/B-проверки и мониторинг деградаций; Работать с доменными словарями, таксономиями, сущностями и связями для семантического/контекстного слоя и knowledge graph; Участвовать в создании безопасных agentic-сценариев: структурированные ответы, проверка фактов по источникам, ограничение контекста и прозрачные ссылки на основания ответа; Взаимодействовать с экспертами предметных областей, системными аналитиками и разработчиками для разметки данных, проработки use cases и внедрения компонентов в продукт. Опыт разработки NLP/ML-решений от 2 лет и уверенное владение Python; Практический опыт с transformers, sentence-transformers, Hugging Face, embeddings и векторным поиском; Понимание архитектуры RAG: parsing, chunking, metadata filtering, hybrid retrieval, reranking, context compression и citations; Опыт работы с SQL, pandas, Jupyter и подготовкой датасетов; понимание контроля качества и версионирования данных; Умение рассчитывать и интерпретировать метрики качества поиска и NLP-моделей: Recall@k, MRR, nDCG, precision/recall/F1; Знание принципов работы LLM, prompt engineering, structured outputs, tool calling и ограничений генеративных моделей; Опыт работы с русскоязычными текстами, документами и терминологией; способность объяснять качество модели бизнес-заказчику. Будет плюсом: Опыт с LlamaIndex, Haystack, LangChain или аналогичными retrieval-фреймворками; Опыт с Elasticsearch/OpenSearch, Qdrant, pgvector, Milvus или аналогичными поисковыми системами; Знание GraphRAG, knowledge graph, entity linking и онтологического моделирования; Опыт с MLflow, DVC, Ragas, Phoenix, Langfuse или другими средствами evals и observability; Опыт с технической, производственной, ремонтной или нормативной документацией крупной промышленной компании. Неизбежное развитие профессиональных навыков; Работу над высоконагруженными активно развивающимся сервисами с ветвистой бизнес-логикой и множеством инженерных вызовов; Возможность предложить и реализовать свою идею, как улучшить сервис, или новую функциональность; Возможность работы в крупных именитых компаниях на проектах с современным стеком; Формат сотрудничества по договору с ИП или трудоустройство по ТК РФ; Возможность работать удаленно; Работа в аккредитованной IT-компании; Бонусная программа HolyRelax; Конкурентоспособная ЗП.