Senior NLP Engineer
Коротко
Develops and fine-tunes NLP/LLM models including embeddings, generation, and RAG; designs services based on language models; optimizes inference and deploys · Needs: 3+ years commercial NLP/LLM experience; Python DS stack; PyTorch, Transformers, LangChain/LangGraph/LlamaIndex; experience with Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral
Описание от работодателя
Задачи:
Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы.
Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты.
Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода.
Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами.
Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз.
Что важно:
3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM.
Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей.
Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn.
Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex.
Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning.
Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD.
Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны.
Будет плюсом:
Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах.
Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL.
Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы.
Опыт работы в кросс-функциональных командах.