Senior ML Engineer [CICADA8]

Навыки

Обязанности

• 01Дообучать и адаптировать LLM под задачи информационной безопасности (SFT, LoRA / QLoRA, PEFT), готовить данные для обучения и оценивать качество результата
• 02Разворачивать, оптимизировать и сопровождать on-prem модели в закрытом контуре компании
• 03Проектировать и разрабатывать агентские системы на архитектурном уровне: создавать мультиагентные пайплайны, организовывать память и оркестрацию, настраивать взаимодействие агентов и обрабатывать сложные сценарии
• 04Строить и развивать RAG-пайплайны для внутренних продуктов (чат-боты по продуктам, генерация презентаций и документов)
• 05Быстро проверять гипотезы: прототипировать, собирать PoC и MVP, оценивать метрики и качество моделей
• 06Собирать и обрабатывать датасеты по тематике ИБ (пентест, выявление уязвимостей, детект фишинга)
• 07Выстраивать масштабируемые MLOps / LLMOps-процессы: выбирать инструменты и обеспечивать стабильную работу моделей в продакшене
• 08Вести эксперименты и A/B-тесты, мониторить и постоянно улучшать качество моделей и агентов

Требования

• 01Уверенный опыт в NLP и дообучении LLM: SFT, LoRA / QLoRA, PEFT
• 02Практический опыт разворачивания и оптимизации on-prem моделей
• 03Сильный опыт разработки агентских систем с пониманием их архитектуры: проектирование мультиагентных пайплайнов, организация памяти, оркестрации и взаимодействия агентов
• 04Уверенное владение LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno и аналогами
• 05Опыт построения RAG-пайплайнов
• 06Опыт построения MLOps / LLMOps-процессов: выбор инструментов, деплой, мониторинг и поддержка моделей в продакшене
• 07Уверенное владение ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers
• 08Опыт работы с большими объёмами данных: сбор, логирование, нормализация, хранение и парсинг с использованием современных инструментов (Elasticsearch, Kafka, ClickHouse)
• 09Практический опыт коммерческой разработки: ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, Docker
• 10Умение эффективно формировать и обрабатывать датасеты (подготовка, аугментация, балансировка) и анализировать метрики качества моделей (mAP, F1-score и др.)
• 11Опыт в RnD будет плюсом

Условия

• 01ДМС с первого месяца работы — 100% покрытие всех медицинских расходов, включая стоматологию
• 02Выгодные скидки и специальные предложения от партнеров на фитнес, курсы английского и другие полезные активности
• 03Возможность участвовать во внешних конференциях и повышать квалификацию за счёт компании через внешнее обучение
• 04Работа в команде профессионалов, готовых делиться знаниями
• 05Открытая и дружелюбная корпоративная культура, где каждый чувствует себя частью единой команды, общается на равных и всегда на «ты»