Machine Learning Engineer (Generative AI / Computer Vision) в Джетлин удалённо

ML-инженер в ИИ-инкубатор Лемана ПРО для PoC по генерации изображений и визуализаций интерьерных решений на основе ассортимента товаров. Работа на стыке Computer Vision и Generative AI: от подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации прототипов.

Задачи:

• 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
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах будет значительным преимуществом

Условия:

• Полный рабочий день
• Можно удалённо

Навыки:

• Python
• NLP
• LLM
• PyTorch
• NumPy
• Computer Vision
• Generative AI
• pandas
• polars
• scikit-learn
• CatBoost
• LightGBM
• XGBoost
• SQL
• Git
• RAG
• Hugging Face
• LangChain
• LlamaIndex
• LoRA
• PEFT
• Airflow
• MLflow
• Kafka
• Redis
• Kubernetes
• Prometheus
• Grafana
• ONNX
• TensorRT