Tech Holding — компания в сфере технологических услуг, предлагающая профессиональные услуги, управляемые сервисы и решения по подбору персонала. Она помогает компаниям в цифровой трансформации и решении операционных задач, используя отраслевые знания и техническую экспертизу для поддержки роста и достижения стратегических целей. Услуги по подбору персонала связывают клиентов с подходящими специалистами, наряду с консалтингом и управляемыми сервисами для организаций, проходящих цифровые изменения.
Инженер по машинному обучению — удалённый контракт
Создавайте системы обработки естественного языка и большие языковые модели для платформы корпоративной аналитики рисков Tech Holding. Развёртывайте контролируемые сервисы для выявления дезинформации, репутационных атак и угроз безопасности.
Описание
- Создавайте и внедряйте модели машинного обучения для классификации текстов, извлечения сущностей, кластеризации, выявления нарративов и тематик.
- Разрабатывайте функции на основе больших языковых моделей, используя проектирование промптов, генерацию с дополнением извлечёнными данными и агентные рабочие процессы.
- Создавайте конвейеры эмбеддингов и семантического поиска, чтобы связывать связанные материалы и выявлять возникающие угрозы.
- Превращайте модели в масштабируемые сервисы с мониторингом и заданными целевыми показателями задержки, стоимости и точности.
- Создавайте системы оценки и наборы данных для отслеживания качества моделей, предвзятости и дрейфа со временем.
- Совместно со специалистами по инженерии данных улучшайте загрузку, разметку и конвейеры признаков для больших объёмов зашумлённых многоязычных текстов.
- Следите за моделями в рабочей среде, переобучайте их и комплексно разбирайте проблемы качества.
- Документируйте технические подходы и объясняйте компромиссы техническим и нетехническим заинтересованным сторонам.
- Работайте как индивидуальный специалист вместе с инженерами данных, серверными разработчиками и представителями продуктовой команды.
- Участвуйте в создании платформы аналитики рисков на основе ИИ, которая помогает компаниям выявлять дезинформацию, репутационные атаки и угрозы безопасности, оценивать их и реагировать на них.
Требования
- Не менее четырёх лет профессионального опыта создания и внедрения моделей машинного обучения в рабочей среде.
- Уверенное владение Python и практический опыт работы с PyTorch, TensorFlow или Hugging Face Transformers.
- Практический опыт в обработке естественного языка на реальных текстовых данных, например классификации, распознавании именованных сущностей, тематическом моделировании или семантическом сравнении.
- Практический опыт разработки решений на основе больших языковых моделей, включая OpenAI, Anthropic или модели с открытым исходным кодом, а также применения промпт-инжиниринга и RAG.
- Опыт работы с эмбеддингами и инструментами векторного поиска, такими как pgvector, Pinecone, OpenSearch или FAISS.
- Опыт развёртывания и эксплуатации сервисов машинного обучения в AWS, GCP или Azure с использованием Docker и CI/CD.
- Хорошее понимание оценки моделей, включая метрики, тестовые наборы, анализ ошибок и мониторинг в рабочей среде.
- Отличные коммуникативные навыки и способность работать удалённо в межфункциональной команде.
- Необходимо иметь право на работу у любого работодателя в США; визовое спонсорство не предоставляется.
- Будет преимуществом: опыт в области доверия и безопасности, анализа угроз, исследований дезинформации или работы с данными социальных сетей.
- Будет преимуществом: опыт создания агентных систем ИИ или рабочих процессов с большими языковыми моделями, использующими инструменты, на базе LangChain, LlamaIndex или собственных фреймворков.
- Будет преимуществом: опыт работы с многоязычными системами обработки естественного языка.
- Будет преимуществом: знакомство с инструментами MLOps, такими как MLflow, SageMaker, Vertex AI или Weights & Biases.
- Будет преимуществом: опыт работы с потоковой обработкой или инструментами обработки больших объёмов данных, такими как Kafka, Spark или Airflow.
- Будет преимуществом: опыт дообучения больших языковых моделей с помощью LoRA или PEFT либо дистилляции моделей для снижения стоимости и задержки.
Преимущества
- Работодатель обеспечивает равные возможности и стремится создавать разнообразную и инклюзивную рабочую среду.
- По запросу предоставляются условия для адаптации процесса подачи заявки.