ML-инженер (Python, FastAPI)

ML Engineer / LLM Engineer

Ищем ML-инженера с сильным практическим опытом работы с LLM: fine-tuning, post-training, evaluation и inference.

Важно: это не позиция классического ML Engineer / Data Scientist. Нужен кандидат, который самостоятельно обучал и адаптировал LLM и понимает полный цикл — от данных и обучения до evaluation и deployment.

Задачи:

- Разработка и улучшение пайплайна LLM post-training: SFT, preference optimization, Offline / Online RL;
- Улучшение instruction following и построение системы benchmarking / evaluation;
- Обучение LoRA / QLoRA-адаптеров под различные домены и задачи;
- Работа с reward models / verifiers и reward functions для RL;
- Разработка RAG-систем: retrieval, reranking, context construction и evaluation;
- Обучение и интеграция tool use / function calling / structured outputs;
- Оптимизация inference и serving моделей с использованием vLLM / SGLang;

Обязательные требования:

- Практический опыт fine-tuning / post-training LLM;
- Опыт с SFT и preference optimization: DPO / IPO / ORPO / SimPO или аналогами;
- Опыт или хорошее практическое понимание Online RL для LLM: GRPO / GSPO или аналогичных методов;
- Понимание reward models, preference data и LLM evaluation;
- Уверенное владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers;
- Опыт с TRL и/или verl;
- Опыт с LoRA / QLoRA / PEFT;
- Опыт inference / serving через vLLM и/или SGLang;
- Опыт разработки RAG, tool use или structured generation;
- Понимание архитектуры современных LLM и особенностей их обучения и inference;
- Опыт работы с GPU, distributed training и Linux / Docker / Git;
- Умение самостоятельно ставить эксперименты, выбирать метрики и анализировать результаты.

Будет плюсом:

- Continual / domain pre-training;
- Reasoning RL;
- Multilingual LLM или code generation;
- FSDP / DeepSpeed / Megatron-LM;
- Quantization и оптимизация inference.

Чтобы откликнуться, отправляйте резюме рекрутеру ••••••••

Вакансия Senior ML Engineer в Рекомендации

🟢Удаленно🟢Полная занятость
🟢ЗП обсуждается на собеседовании
🟢В компанию Wildberries

🟦Описание вакансии
Команда Товарных рекомендаций помогает найти пользователю интересные ему товары в огромном ассортименте, а также занимается подбором похожих и сопутствующих товаров. Сейчас мы ищем Senior ML Engineer для разработки системы рекомендаций и увеличения средней корзины пользователя.

🟦Задачи
– Разрабатывать алгоритмы рекомендаций по сопутствующим и похожим товарам;
– Повышать релевантность рекомендаций для увеличения средней корзины и конверсии;
– Оптимизировать и перестраивать пайплайн подготовки данных и обучения моделей;
– Обучать модели ранжирования / эмбеддинговые модели, фьюзить табличные и контентные фичи, валидировать решение;
– Исследовать, проверять и адаптировать современные VLM подходы.

🟦Требования
– Опыт работы в области ML от 5 лет;
– Опыт разработки рекомендательных систем в продуктах - понимание подходов, принципов и архитектур;
– Глубокие знания в классическом ML и опыт работы с актуальным стеком моделей;
– Практические навыки в ML-стеке: Polars/Pandas для ETL, Numpy, Scipy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, опыт разработки пайплайнов обучения и сериализации моделей;
– Базовый опыт построения ETL-процессов с использованием PySpark;
– Уверенные навыки в алгоритмах и структурах данных, глубокие знания в DL, CLIP/VLM: уверенное понимание архитектур трансформеров и мультимодальных моделей;
– Опыт работы с современными LLM/VLM моделями, обучения мультимодальных векторных моделей;
– Желание развивать SOTA подходы в рекомендациях;
– Опыт работы с векторными базами данных и инструментами ANN для быстрых поисков будет плюсом.

🌐 ••••••••