ML-инженер
Урал Логистика · Москва
- Грейд
- Middle
- Формат
- Офис / Удалённо
- Категория
- Data/ML
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
#middle #гибрид
Урал Логистика
ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)
Формат работы: офис или гибрид (Москва)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку
-Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения
-Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей
-Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями
-Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям
-Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных
-Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру
-Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes
Контакты: контакт скрыт
Python Job в Telegram | в VK | в Max
Урал Логистика
ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning)
Формат работы: офис или гибрид (Москва)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку
-Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения
-Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей
-Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями
-Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям
-Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных
-Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру
-Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow (или аналог), MLflow (или аналог), vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes
Контакты: контакт скрыт
Python Job в Telegram | в VK | в Max
- python
- pytorch
- hugging_face_transformers
- peft
- pandas
- sql
- postgresql
- airflow
- mlflow
- vllm
- cuda
- docker
- kubernetes
Оценка вакансии
70/100 · хорошо
- Описание полное
- Зарплата не указана
- Компания и проект описаны
- Контакт без валидации
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Senior AI/ML Engineer
AI-балл 58/100СберСпасибо · Москва
Seniorpythonqdrantfaiss
Senior LLM Engineer (Voice AI)
AI-балл 75/100UnimatchLab Neybo
SeniorУдалённоpythonpipecatlivekit_agents
Lead Data Scientist (Revenue, Ads, Revenue)
AI-балл 43/100Vinted · Амстердам
LeadОфисpythonsqlenglish
Machine Learning TTS Engineer
AI-балл 48/100Acclaim
Удалённоmachine_learningttsspeech_technology
Data Science Specialist
AI-балл 78/100Lagrange Labs
5 500 – 8 000 $
Удалённоpythonpandasnumpy
