- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
ML-разработчик в области обработки естественного языка в Т- Путешествия
Оценка ИИТ-Банк — один из лучших работодателей в РФ с сильной инженерной культурой. Вакансия предлагает работу с передовым стеком (LLM, RL) в интересном домене путешествий.
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованиями к глубоким знаниям в области LLM, RAG и методов оптимизации (DPO, GRPO), а также необходимостью иметь опыт работы в продакшене от 2 лет.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в вакансии не указана, но для Senior/Middle+ ML-инженера в крупном финтехе Москвы и удаленно рыночные вилки обычно начинаются от 300 000 рублей. Т-Банк традиционно предлагает конкурентоспособные условия, соответствующие рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в Т-Банк уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Т-Банка, чтобы создавать передовые NLP-решения для миллионов пользователей в сфере путешествий!
Описание вакансии
ML-разработчик в области обработки естественного языка в Т- Путешествия
Локация: Удалённо
Компания: Т-Банк
ЗП: обсуждается на собеседовании
Занятость: Полная
Обязанности:
Улучшать качество NLP-моделей в разных сценариях
Ускорять работу моделей, применять современные методы оптимизации и построения архитектуры
Писать воспроизводимый код, оформлять эксперименты в воспроизводимые пайплайны, которые включают разметку и обработку данных, обучение моделей и валидацию системы в целом
Изучать научные статьи, генерировать гипотезы, ставить на их основе эксперименты и доносить результат до команды
Требования:
У вас есть опыт работы в роли ML-разработчика в NLP-домене с использованием современных DL-фреймворков от 2 лет
Строили продукты для конечных пользователей: проводили поиск, создавали чат-боты и рекомендательные системы, где ML обеспечивал ключевую функциональность
Разбираетесь в NLP и DL: понимаете алгоритмы, умеете выбирать подход под задачу, оценивать качество, работать с данными, метриками и деградациями
Умеете строить NLP-решения в продакшене: пайплайны, мониторинг, деградации, A/B-тесты
Владеете Python, FastAPI, Pandas, SQL
Знаете Linux, Git, Bash и Docker
Погружены в современный подход к обучению больших языковых моделей
Знаете RAG-фреймворки, search-eval-подходы
Знакомы с современными методами preference optimization: DPO, GRPO
Будет плюсом опыт реализации онлайн- и офлайн-RL-методов для LLM
*🌐 Резюме отправлять:* Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: @freeIT_job
Забирай *📚* Базу Знаний
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- NLP
- Python
- FastAPI
- Pandas
- SQL
- Linux
- Git
- Bash
- Docker
- LLM
- RAG
- DPO
- GRPO
- Reinforcement Learning
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка понимания современных методов дообучения моделей под предпочтения пользователя.
В чем ключевое различие между методами DPO и GRPO, и в каких случаях вы бы предпочли один другому?
Оценка навыков построения надежных систем на базе LLM.
Как вы организуете мониторинг качества RAG-системы в продакшене, чтобы вовремя заметить деградацию ответов?
Проверка инженерных навыков и понимания жизненного цикла ML-модели.
Расскажите о вашем опыте оптимизации инференса LLM: какие техники квантования или дистилляции вы применяли?
Оценка умения работать с данными и метриками.
Как вы подходите к формированию датасета для preference optimization, если у вас нет готовой разметки от экспертов?
Проверка продуктового мышления.
Опишите дизайн A/B-теста для новой рекомендательной системы в поиске билетов: какие метрики будут ключевыми?
Похожие вакансии
Python разработчик (DWH/Data Engineering)
Data Scientist Middle+, Senior
Data Scientist
Middle+ Data инженер
Senior ML/LLM Инженер
Junior Applied ML Engineer / Data Scientist
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!