- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 500 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML Engineer
Оценка ИИИнтересная роль в креативном пространстве с современным стеком (LLM, RLHF). Хорошие условия офиса в Алматы и возможность обучения, однако зарплата может быть ниже рыночной для Senior-уровня.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует глубоких знаний в области LLM (SFT, RLHF) и практического опыта с Hugging Face. Сложность заключается в необходимости строить архитектуру с нуля и оптимизировать инференс под нагрузкой.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенный оклад в 500 000 ₸ находится на уровне Junior+/Middle специалиста в Казахстане. Для опытного ML-инженера со знанием LLM и RLHF рыночные предложения в Алматы обычно начинаются от 800 000 - 1 000 000 ₸.
Сопроводительное письмо
Меня заинтересовала вакансия ML Engineer в Steppe Coffee / Circle, так как я обладаю глубоким опытом работы с LLM и их дообучением (SFT, LoRA/QLoRA). Мой стек технологий полностью совпадает с вашими требованиями: я уверенно владею Python, PyTorch и инструментами Hugging Face для работы с трансформерами.
Я имею опыт построения пайплайнов обработки данных и оптимизации инференса моделей под нагрузкой. Возможность проектировать архитектуру с нуля в такой динамичной среде, как ваша, является для меня отличным вызовом. Буду рад обсудить, как мои навыки в области NLP и Fine-tuning помогут вашему бизнесу.
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Steppe Coffee / Circle уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Steppe Coffee и создавайте ML-решения для кофейной индустрии с нуля!
Описание вакансии
#jobs
📍 Формат/working arrangement: гибрид, г.Алматы
✔️ Должность/position: ML Engineer
🏢 Место работы/workplace: Steppe Coffee / Circle https://circleburo. kz/ru
💸 Заработная плата/salary estimate: 500 000 ₸ оклад
📈 Обязанности/responsibilities:
• Языки: Python, SQL, Pandas/Polars
• DL: PyTorch + Hugging Face (Transformers, PEFT, Accelerate)
• LLM Craft: SFT, RLHF/DPO, опыт работы с LoRA/QLoRA
• Data: Парсинг и очистка (BeautifulSoup, Unstructured)
• Дообучать (Fine-tune) модели под специфические задачи бизнеса
• Проектировать пайплайны подготовки данных и их разметки
• Оценивать модели (Benchmarks, ROUGE, кастомные метрики)
• Оптимизировать инференс для работы под нагрузкой
📌 Требования/requirements:
(в этом блоке оставил пустым, так как в оригинале требования не были выделены отдельно — всё шло в описании обязанностей и технологий. Если нужно, могу перенести технологии сюда)
✅ Условия/working conditions:
• Гибридный формат работы в Алматы
• Собственное место в продуманном офисе
• Зона для сна, фитнес-зона и настольный теннис (Reload)
• Несколько кофе-поинтов по периметру «круга» (Fuel)
• Работа над архитектурой с нуля
• Возможность обучения за счет компании (Рост)
📢❗️🚨 Контакты для связи:
Telegram: Откликнуться
Whatsapp: +77019772727
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- Polars
- PyTorch
- Hugging Face
- Transformers
- PEFT
- Accelerate
- LLM
- SFT
- RLHF
- DPO
- LoRA
- QLoRA
- BeautifulSoup
- Unstructured
- Fine-tuning
- NLP
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка практического опыта с техниками эффективного дообучения, указанными в вакансии.
Расскажите о вашем опыте использования LoRA или QLoRA: в каких случаях вы выбирали эти методы и с какими сложностями сталкивались?
Важно понять, как кандидат оценивает качество моделей, помимо стандартных метрик.
Как вы подходите к оценке качества ответов LLM, если стандартных бенчмарков недостаточно для специфической бизнес-задачи?
Вакансия предполагает работу с данными «с нуля».
Опишите ваш процесс очистки и подготовки неструктурированных данных для обучения моделей. Какие инструменты вы предпочитаете?
В обязанностях указана оптимизация инференса.
Какие методы оптимизации инференса LLM вы использовали для сокращения задержек (latency) и потребления памяти?
Проверка понимания современных методов выравнивания моделей.
В чем разница между RLHF и DPO, и в каких ситуациях вы бы отдали предпочтение методу DPO?
Похожие вакансии
Data инженер Middle+
Data Scientist (Senior)
Data инженер (Senior)
Data Analyst / Data Scientist (Fintech / Payments)
ML разработчик (Senior)
Data Engineer Python (Middle)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!
- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- от 500 000 ₽