Senior ML-инженер

IT-компания GNIVC — партнер государственных компаний и лидеров российского бизнеса, разработчик и системный интегратор крупнейших государственных информационных систем, а также коммерческих решений для налогового мониторинга.

• Компания входит в ТОП-100 лучших работодателей страны и на 9-м месте в категории «IT-компании» 2025 года по рейтингу работодателей hh.ru среди крупных компаний;
• Мы в 25% лучших по уровню счастья среди компаний отрасли IT и России 2025 по версии Happy Job;
• У нас есть ИИ-песочница — среда для экспериментов и реальных проектов на современных опенсорс-больших языковых моделях. Здесь можно применять ИИ для оптимизации своей работы, автоматизации процессов и реализации собственных идей от гипотезы до результата;
• Являемся аккредитованной ИТ-компанией.

Задачи:

Главная задача — доработка классификатора, дообучение.

• Разработка и доработка классификатора названий товарных позиций на базе BERT-архитектур (включая предобучение, дообучение и оптимизацию моделей);
• Организация и контроль процесса разметки данных: постановка задач разметчикам, контроль качества, автоматизация пайплайнов;
• Подготовка датасетов: очистка, нормализация данных с использованием pandas, datasets (Hugging Face) и regex;
• Проектирование и реализация архитектуры моделей: эксперименты с BERT, DistilBERT, кастомными головами, ensemble-методами;
• Мониторинг производительности моделей в продакшене: метрики качества, drift-детекция, A/B-тестирование, автоматизированное дообучение;
• Работа с PostgreSQL: создание таблиц, написание хранимых процедур и функций, оптимизация запросов (индексы, materialized views, EXPLAIN ANALYZE), ETL-пайплайны для данных моделей;
• Интеграция моделей в production: Docker-контейнеризация, мониторинг GPU/CPU.

Требования:

• Высшее образование (желательно в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин);
• 2+ года опыта в NLP/ML, включая fine-tuning transformer-моделей (BERT/RoBERTa/DistilBERT);
• Глубокий опыт с PyTorch, Hugging Face Transformers, pandas, datasets;
• Опыт работы с PostgreSQL: SQL, создание/оптимизация схем, хранимые функции, производительность запросов;
• Знание техник model optimization: quantization, layer-wise LR, custom loss functions;
• Опыт production ML: monitoring, anomaly detection, model serving;
• Уверенное владение Python, Git, Linux/Shell scripting.

Будет плюсом:

• Опыт с классификацией текстов (продуктовые каталоги, поиск/рекомендации);
• Навыки организации разметки данных и data pipeline engineering (ETL, preprocessing);
• Работа с ONNX для inference, multi-GPU training (DDP).

Мы предлагаем:

• Гибкие форматы работы: возможность работы в офисе, по гибридному графику или полностью дистанционно на территории РФ.
• Рабочий график: пятидневная рабочая неделя (пн.–чт. с 09:00 до 18:00, пт. с 09:00 до 16:45).
• Достойное вознаграждение: конкурентная заработная плата по результатам собеседования, а также премии за эффективную работу и достигнутые результаты.
• Официальное трудоустройство: полное соблюдение требований ТК РФ, включая оплачиваемые отпуска (с дополнительной выплатой 50% от оклада после 11 месяцев работы в Компании) и выплату заработной платы дважды в месяц.
• Заботу о здоровье:
  • Компенсация больничного листа продолжительностью до 7 дней с сохранением полной оплаты, эквивалентной рабочему дню.
  • Добровольное медицинское страхование (ДМС) по окончании испытательного срока, с широким перечнем ведущих медицинских учреждений, включая качественную стоматологию.
  • Возмещение до 50% затрат на занятия спортом.
• Развитие и обучение:
  • Профессиональное обучение и сертификация за счет компании.
  • Организация внутренних и внешних митапов, хакатонов, конференций, семинаров и тренингов.
  • Партнерские программы по изучению иностранных языков и развитию профессиональных навыков от Skyeng и Skillbox.
  • Доступ к корпоративной библиотеке на платформе Alpina Digital.
• Дополнительные выходные: возможность взять 5 дополнительных оплачиваемых выходных (ресурсных) дней в течение календарного года (с 1 января до 31 декабря) для сотрудников, проработавших в компании более 11 месяцев.