О компании: HumanSignal — партнер по данным для компаний, создающих AI-модели и продукты. Компания занимается созданием наборов данных с нуля, набором и управлением экспертами, которые оценивают результаты моделей, и использует собственную платформу Label Studio для разметки и оценки данных.
Обязанности:
— Поиск и набор специалистов с помощью LinkedIn Recruiter, профессиональных сообществ, университетов и нишевых сетей.
— Масштабирование каналов поиска с использованием AI-воркфлоу и автоматизации.
— Создание процессов оценки и проверки кандидатов в зависимости от требований проектов.
— Поддержание отношений с экспертами для обеспечения готовности к новым проектам.
— Взаимодействие с командами проектов и доставки для раннего определения профилей кандидатов.
— Увеличение кадрового потенциала для расширения объема работы.
Требования:
— 2-5 лет опыта в высокообъемном рекрутинге.
— Опыт работы с LinkedIn Recruiter / Sales Navigator и другими инструментами поиска.
— Владение AI-воркфлоу для масштабирования и улучшения опыта аннотаторов.
— Умение управлять метриками воронки: объем контактов, отклики, конверсия, время заполнения вакансий.
— Сильные навыки письменного общения, оперативность и профессионализм.
— Опыт работы в динамичных, ориентированных на цели средах (стартапы, агентства, консалтинг).
— Стойкость, проактивность и гибкость в изменении стратегии при необходимости.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 87 · Job Hunters