Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
-Проектировать, разрабатывать и оптимизировать ML-пайплайны: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production. -Разрабатывать и дообучать ML/NLP-модели под продуктовые задачи.
Задачи:
— Проектирование, разработка и оптимизация ML-пайплайнов: от подготовки данных и обучения моделей до внедрения в production
— Разработка и дообучение ML/NLP-моделей под продуктовые задачи
— Работа с Transformers, BERT, LLM, RAG и fine-tuning
— Решение задач классификации текстов, NER и извлечения информации
— Разработка процессов оценки качества моделей, проведение экспериментов и оптимизация инференса
— Самостоятельное взаимодействие с заказчиками: сбор требований, предложение технических решений и их реализация
— В перспективе участие в разработке AI Agents и агентных систем
Требования:
— Опыт от 6–8 лет в ML Engineering, NLP или разработке ML-систем
— Уверенное владение Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers
— Глубокое понимание классического ML: логистическая регрессия, деревья решений, SVM, boosting, bagging
— Знание метрик качества моделей: Precision, Recall, F1, ROC-AUC, выбор threshold и применение метрик к бизнес-задачам
— Знание архитектуры Transformers и BERT, опыт классификации текстов и NER
— Опыт fine-tuning ML/NLP-моделей, включая BERT и современные LLM
— Практический опыт построения ML-пайплайнов и вывода моделей в production
— Опыт работы с LLM, RAG, оценкой качества и оптимизацией моделей
— Хорошее знание SQL, опыт обработки больших объёмов данных
— Умение самостоятельно принимать технические решения и взаимодействовать с заказчиками
Технологический стек:
Python, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers, DSPy, OpenAI, vLLM / llama.cpp, MLflow, PostgreSQL, Kafka, REST API
Будет плюсом:
— Опыт работы с Airflow, ClickHouse, Docker, Kubernetes, векторными базами данных и MLOps
Условия:
— Hands-on инженерная роль без управления командой
— Самостоятельная разработка кода, проектирование архитектуры решений, выстраивание коммуникации с заказчиками и ответственность за технический результат
— Основной фокус на первом этапе — построение и развитие ML-пайплайнов
— В дальнейшем предполагается развитие LLM-решений и агентных систем
— Возможна удалённая работа
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
75/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Senior ML Engineer (Python / NLP / LLM); зарплата не указана; понятные задачи; современный стек; гибкий формат.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Зарплата не указана
В объявлении отсутствуют сведения о зарплате или условиях оплаты.
Из объявления
#senior #удаленка
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.