ML-engineer
Общие требования
Опыт работы инженером данных или в смежных областях от 5 лет
Технические требования ниже
TBD
Требования к кандидату
опыт работы с LLM и их дообучением:
LoRA, SFT, DPO;
prompt-инжиниринг;
построение RAG-систем;
опыт построения и поддержки пайплайнов подготовки данных;
уверенное владение Python;
хорошие знания SQL (на уровне относительно сложных запросов) и опыт работы с реляционными СУБД;
опыт развёртывания ML-моделей в продакшене (оптимизация, профилирование, деплой);
знание MLOps-инструментов (MLflow, DVC, ClearML);
навыки работы с Git.
Будет плюсом:
знание классического ML (sklearn, boosting (CatBoost, LightGBM), SHAP, pandas, seaborn, matplotlib)
практический опыт в Computer Vision (OpenCV, PyTorch, TensorFlow)
знание Hadoop, Spark;
знание инструментов авторазметки, очистки и балансировки датасетов;
опыт быстрой разработки MVP-решений (Zero-Shot, Few-Shot Learning);
понимание принципов Data Governance и Data Quality;
навыки работы с графовыми БД (Neo4j, GraphQL) — особенно для RAG;
опыт A/B тестирования ML-моделей;
опыт работы с нереляционными базами данных;
опыт работы с инструментами CI/CD (Jenkins, GitLab pipelines, TeamCity и пр.);
опыт работы с Docker, Kubernetes;
опыт работы с облачными системами.
