Привет!
Ищем DS в команду Research and Development Фарпоста на задачи по разработке и внедрению продвинутых NLP-решений на основе LLM в продакшн.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и тюнинг LLM под бизнес-задачи с использованием PyTorch, Lightning, Transformers.
- Создание агентских систем с применением LangChain/LangGraph (оркестрация, tool calling, state management).
- Оптимизация моделей для продакшена: инференс-ускорение (ONNX, Triton), эффективный тюнинг (LoRA, QLoRA).
- Полный цикл ML: от экспериментов до промышленного внедрения с использованием MLOps (ClearML), включая мониторинг дрифта и бизнес-метрик.
- Разработка микросервисов на Python (FastAPI) для интеграции моделей в продукты.
Ключевые технологии:
• Core ML: PyTorch • Hugging Face Transformers • PyTorch Lightning
• LLM Tools: LangChain • LangGraph/smolagents • Prompt-engineering
• Optimization: ONNX Runtime • Triton • LoRA/P-tuning
• MLOps: ClearML • Docker • CI/CD (GitLab CI/Jenkins)
Чего ожидаем от тебя:
- Опыт коммерческой разработки от 5-6 лет.
- 3+ года промышленного опыта в NLP/ML, включая работу с LLM.
- Глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги.
- Опыт ускорения инференса: оптимизация через ONNX/Triton.
- Практика с оркестрацией LLM: цепочки промптов, агентские системы (LangChain/LangGraph).
- Навыки продакшен-кода: питоновские микросервисы, тестирование, CI/CD.
- Умение работать с MLOps-инструментами (ClearML/MLflow) для трекинга и деплоя.
- Понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов).
Будет плюсом:
- Опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM.
- Знание векторных БД (Qdrant, Pinecone) и гибридного поиска.
Что можем предложить:
-
Заряженная, профессиональная команда.
-
Амбициозные задачи и все ресурсы для их решения.
-
Развитие и обучение: оплата внешних тренингов, семинаров и конференций, корпоративная библиотека.
-
Стабильность и прозрачность: официальное оформление, пересмотры зарплаты по итогам performance review.
-
Комфортные условия: гибкий график работы, удаленная работа, производительное железо и демократичные рабочие отношения.
