ML инженер (Домен ИИ) (Python, FastAPI)

Привет!

В течение более 30 лет существования нашей компании мы осуществили множество знаковых проектов. Наше оборудование используется в различных отраслях, а ключевые клиенты известны как в стране, так и за рубежом.

Более 30 лет мы создаём собственные технологические решения для построения современной телекоммуникационной инфраструктуры. Наши продукты используют тысячи компаний в России и за рубежом.

Мы самостоятельно разрабатываем программное обеспечение и оборудование, развиваем собственные технологии и создаём продукты, которые применяются в реальных инфраструктурных проектах.

Сейчас мы ищем ML Engineer в команду "Интеллектуальные сервисы".

Наша команда занимается разработкой решений на основе машинного обучения и искусственного интеллекта: Smart IVR, транскрибации конференций, автоматической суммаризации и голосовой аналитики.

Ищем инженера, которому интересно работать с ML-моделями на всех этапах - от подготовки данных и обучения до интеграции в продукт и запуска в production.

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и развивать ML-сервисы для обработки речи и текстовой информации.

• Собирать, очищать, фильтровать и подготавливать данные для обучения моделей машинного обучения.

• Подбирать и применять алгоритмы классического Machine Learning и Deep Learning под конкретные бизнес-задачи.

• Обучать и дообучать модели, проводить эксперименты, подбирать гиперпараметры и оценивать качество решений.

• Проектировать и автоматизировать ML-пайплайны с использованием Airflow, Docker и MLflow.

• Разворачивать модели в production, интегрировать их с внутренними сервисами через API и микросервисную архитектуру.

• Участвовать в проектировании архитектуры ML-решений и развитии интеллектуальных сервисов компании.

Одна из первых задач — разработка MVP-пайплайна сервиса транскрибации конференций.

Что мы ожидаем от кандидата

• Опыт коммерческой разработки в области Machine Learning от 3 лет.

• Высшее техническое образование.

• Уверенное владение Python и опыт работы с библиотеками машинного обучения.

• Практический опыт подготовки данных, обучения и оценки качества ML-моделей.

• Хорошее понимание алгоритмов классического машинного обучения и принципов работы нейронных сетей.

• Опыт построения ML-пайплайнов и внедрения моделей в production.

• Опыт работы с Docker, Airflow и MLflow.

• Понимание принципов построения API и микросервисной архитектуры.

• Умение самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата.

• Знание английского языка для работы с технической документацией.

Будет плюсом

• Опыт работы с NLP и речевыми технологиями (ASR / Speech-to-Text).

• Опыт разработки сервисов распознавания речи и транскрибации аудиозаписей.

• Знакомство с LLM и задачами автоматической суммаризации.

• Опыт работы с PyTorch, TensorFlow и Hugging Face.

• Опыт разработки ML-сервисов с нуля до промышленной эксплуатации.

Мы предлагаем

• Официальное трудоустройство по ТК РФ и полностью белую заработную плату.

• Работу в аккредитованной ИТ-компании.

• ДМС и другие программы заботы о здоровье сотрудников.

• Интересные инженерные задачи и возможность участвовать в разработке интеллектуальных сервисов на основе ML и AI.

• Возможность влиять на архитектуру решений, выбор технологий и развитие продуктов.

• Корпоративное обучение, участие в профессиональных конференциях и обмен опытом с коллегами.

• Корпоративный спорт, собственный тренажёрный зал и мероприятия для сотрудников.

• Возможности профессионального и карьерного роста.

• Регулярный пересмотр заработной платы.

• Поддержку руководителя и команды на этапе адаптации.

• График работы 5/2, с 9:00 до 18:00.

• Конкурентную заработную плату, обсуждаемую индивидуально по результатам собеседования.

Присоединяйтесь к команде Элтекс!

Мы создаем интеллектуальные решения для автоматизации документооборота и закупок, задач безопасности и кибербезопасности, а также оптимизации процессов службы инкассации. Наша команда решает задачи обработки естественного языка в банковском секторе, сочетая скорость классических NLP-методов с гибкостью AI-агентного подхода. Мы ищем специалиста, который хочет развиваться в сильной инженерной команде и работать над интересными атомарными задачами — от прототипа до передачи решения заказчику.

• Работать с AI-агентами и ассистентами на базе LangChain/LangGraph

• использовать RAG-подходы для построения пайплайнов семантического поиска и интеграции с источниками данных

• применять классические методы NLP (TF-IDF, BM25, векторизация текста, легкие классификаторы) для оптимизации скорости и стоимости решений

• использовать Python, PyTorch и Hugging Face Transformers для разработки и доработки ML/NLP-моделей

• применять SQL для работы с данными и подготовки датасетов

• оценивать качество моделей и пайплайнов с помощью автоматических, безреференсных метрик и LLM-as-a-judge

• участвовать в подготовке демо-стендов и презентации решений заказчикам.

• Знание Python на уверенном уровне

• знание LangChain/LangGraph для построения агентных систем

• знание векторных баз данных (FAISS, Qdrant и аналогов)

• знание основ классического NLP: TF-IDF, BM25, векторизация текста

• знание архитектуры transformers (encoder-only, decoder-only) и принципов их дообучения (PEFT, SFT)

• знание PyTorch и Hugging Face Transformers; рассматриваем коммерческий опыт, pet-проекты, учебные проекты, хакатоны и стажировки

• знание SQL и умение оценивать качество моделей, аргументируя выбор метрик.

Будет плюсом:

• Опыт построения поисковых пайплайнов с реранкерами (cross-encoders)

• опыт работы с многоагентными системами и продвинутыми паттернами оркестрации

• опыт создания демо-стендов с использованием Streamlit или Gradio

• понимание принципов оптимизации LLM для инференса

• опыт работы с Hadoop/Spark

• английский язык на уровне чтения технической документации и статей по ML.

• Комфортный офис в Москве

• офисный формат работы на Кутузовском пр.32

• конкурентная компенсация (оклад и премии по результатам деятельности)

• ДМС с первого рабочего дня, страхование от несчастных случаев и тяжелых заболеваний

• материальная помощь и социальная поддержка, корпоративная пенсионная программа

• дисконт-программы от компаний-партнеров

• бесплатный фитнес на территории работодателя

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких

• внешнее и внутреннее профессиональное обучение: семинары, тренинги, конференции, корпоративная библиотека.

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Data Engineer / ML Engineer для разработки интеллектуальной системы контроля качества данных. Предстоит создавать и внедрять ML- и статистические методы выявления аномалий, дрейфа данных и отклонений в метриках, а также интегрировать решения в production-пайплайны.

Формат работы: Москва, гибрид (офис 1 раз в неделю).

Мы ожидаем:

• Опыт работы в ML / Data Science от 3 лет.

• Уверенное знание Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и SQL.

• Обязательный опыт работы с Apache Airflow и машинным обучением (ML).

• Практический опыт работы с PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.

• Хорошее понимание математической статистики и классических ML-алгоритмов (регрессии, деревья решений, бустинги).

• Опыт выявления аномалий, анализа дрейфа данных и работы с временными рядами.

• Опыт вывода ML-моделей в production, мониторинга и версионирования.

• Понимание принципов Data Quality и методов контроля качества данных.

• Умение выбирать оптимальный подход к решению задачи: SQL-проверки, статистические методы или ML.

Задачи:

• Разрабатывать и внедрять ML- и статистические методы контроля качества данных (Data Quality).

• Выявлять аномалии, дрейф распределений, нарушения сезонности и нетипичные изменения метрик.

• Проектировать проверки качества данных: полнота, уникальность, актуальность, корректность.

• Исследовать данные, тестировать гипотезы и прототипировать новые методы обнаружения отклонений.

• Работать с временными рядами и моделями машинного обучения.

• Валидировать решения на исторических данных, анализировать ложные срабатывания.

• Интегрировать решения в production-пайплайны на Airflow, PySpark, Hadoop/Hive.

• Настраивать мониторинг, алертинг и сопровождать разработанные решения.

Мы предлагаем:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог;
• Необходимую технику для комфортной работы;
• Обучение, сертификацию, клуб английского языка;
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету;
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина;
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.