MLE специалист Mid/Sr

Описание роли

На позиции MLE специалиста Mid/Senior вы будете отвечать за исследование, дообучение и внедрение передовых генеративных моделей (LLM, TTS, ASR) на основе синтетических и реальных данных. Выстроите пайплайн подготовки данных, проведёте эксперименты по оптимизации параметров и адаптации моделей под конкретные бизнес-кейсы. В задачу входит тесная работа с командой Data Science и MLOps-инженерами: вы обеспечите интеграцию моделей в закрытые контуры заказчиков, настроите сбор метрик и мониторинг производительности, а также реализуете асинхронные сервисы для продакшен-развёртывания.

Уникальность вакансии

Metamentor — стартап в области Generative AI, который вырос в 10 раз за последний год, вошёл в топ-100 Rusbase и признан №1 в AI-направлении. Здесь минимальная бюрократия и быстрые решения: вы сможете доводить проекты от прототипа до запуска в счёт недель, а не месяцев. Офис в Физтехпарке оснащён всем необходимым для продуктивной работы и отдыха: рабочие зоны, зоны коворкинга, катание на вейках и регулярные командные выезды в баню укрепляют командный дух и создают драйвовую атмосферу.

О компании

Metamentor — российский стартап с международными амбициями, создающий коробочные решения для автоматизации документооборота, голосовых ассистентов и языковых ботов в закрытых промышленных контурах. Команда объединяет специалистов из Yandex, eBay и выпускников МФТИ. Компания ценит эксперименты, прозрачность и стремление к технологическому лидерству: здесь вы получаете доступ к международным исследованиям, внутренним хакатонам и бюджету на профильные конференции.

Основные обязанности

— Исследование и дообучение LLM, TTS и ASR-моделей на синтетических данных;
— Разработка и оптимизация пайплайнов на основе PyTorch и Transformers;
— Внедрение моделей в продакшен с использованием Docker и Git;
— Поддержка асинхронного кода и настройка CI/CD для ML-сервисов;
— Мониторинг качества инференса и оптимизация производительности моделей.

Требования

— Опыт работы с Python и PyTorch от 3 лет (Mid) до 5+ лет (Senior);
— Практический опыт дообучения генеративных моделей (LLM, TTS, ASR);
— Уверенные навыки работы с Docker, Git и асинхронным программированием на Python;
— Знание фреймворков для оптимального инференса (ONNX, TensorRT) будет плюсом;
— Готовность к очному формату в офисе Москвы и умение эффективно работать в команде.

Условия

— Офис в Физтехпарке Москвы, минимальная бюрократия и максимальное влияние на процессы;
— Возможность полной или частичной занятости с гибким графиком;
— Конкурентная зарплата от 120 000 до 300 000 RUB в зависимости от уровня и результатов;
— Командные мероприятия, спортивные активности, катание на вейках и походы в баню;
— Возможности профессионального роста, внутренние курсы и участие в профильных конференциях.