Machine Learning Engineer (Generative AI / Computer Vision)
ДжетлинУдалённоПолная занятость
PythonSQLLLMKafkaMachine LearningAirflowPyTorchGenerative AINLPComputer VisionNumPyMLflow
Описание
Мы запускаем ИИ-инкубатор в Лемана ПРО для проверки гипотез и создания продуктов будущего. В рамках одного из ключевых PoC мы ищем специалиста, который разработает модели для генерации изображений, дизайн-проектов и визуализаций готовых решений на основе ассортимента товаров Лемана ПРО. Это возможность работать на стыке Computer Vision и Generative AI, превращая идеи в работающие прототипы, которые в перспективе изменят клиентский опыт в сфере ремонта и обустройства дома.
Обязанности
- Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО
- Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов
- Создавать и поддерживать фреймворки для оценки качества (evals) генеративных моделей и LLM-систем (контроль галлюцинаций, метрики качества генерации)
- Писать чистый, поддерживаемый production-ready код: модульная архитектура, unit-тесты, логирование, документация, code review
- Оптимизировать инференс моделей (стоимость, latency, масштабируемость), работать с GPU-инфраструктурой
- Обеспечивать информационную безопасность: контроль рисков prompt injection, защита персональных данных (PII) и корректное управление правами доступа в агентных системах
- Тесно взаимодействовать с командой продукта и другими ML-специалистами для валидации бизнес-гипотез и дизайна A/B-тестов
Требования
- Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и feature engineering, выбор архитектур, регуляризация, борьба с переобучением и data leakage, интерпретация результатов
- Уверенные знания математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов
- Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных (data drift)
- Уверенное владение Python и экосистемой: pandas / polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch (или аналоги)
- Уверенное владение SQL для работы с большими объемами данных
- Навык написания production-кода: модульность, тестирование, логирование, Git, опыт участия в code review
- Опыт работы хотя бы в одном из направлений, приоритетно CV/GenAI: Computer Vision и генеративный AI (генерация изображений, NeRF, 3D-реконструкция или аналогичные задачи); NLP, LLM и построение RAG-систем; Рекомендательные системы, поиск и ранжирование; Классическое машинное обучение или прогнозирование временных рядов
- Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов и мониторинга поведения системы
- Понимание рисков безопасности: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных
- Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и orchestration-фреймворками (LangChain, LlamaIndex или аналоги)
- Опыт fine-tuning или адаптации LLM (LoRA / PEFT)
- Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием (state management), выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop
- Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana
- Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации инференса (квантование, ONNX, TensorRT и т.д.)
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными
Будет плюсом
- Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах
Условия
- Полный рабочий день
- Можно работать удалённо