Senior ML Engineer по системам DLP

Что за роль

Инженер по машинному обучению будет разрабатывать и поддерживать ML-сервисы для систем предотвращения утечек данных (DLP). В задачи входят направления Computer Vision и NLP, а также интеграция LLM в рабочие production-среды. В стеке указаны Python, FastAPI, pandas, NumPy, PyTorch, C++, ONNX и Triton.

Что предстоит делать

• Разрабатывать ML-сервисы, применяемые в системах Data Loss Prevention.
• Поддерживать работу моделей и сервисов после их внедрения в production-среду.
• Решать задачи машинного обучения в области Computer Vision и обработки естественного языка.
• Интегрировать LLM в производственные сценарии DLP-систем.
• Использовать Python и FastAPI для реализации сервисной части решений.
• Работать с PyTorch, pandas и NumPy при разработке и обработке данных для ML-задач.
• Применять C++, ONNX и Triton в техническом контексте машинного обучения и эксплуатации моделей.

Что потребуется

• Опыт уровня Senior в инженерии машинного обучения.
• Практические знания Python, FastAPI, pandas и NumPy.
• Опыт работы с PyTorch, C++, ONNX и Triton.
• Понимание внедрения и поддержки ML-сервисов в production.
• Знакомство с задачами Computer Vision, NLP и интеграцией LLM.

Что важно знать

Основной контекст — применение машинного обучения для защиты данных: модели должны быть не только разработаны, но и включены в работающие сервисы. В описании обозначены направления и стек, однако подробности о требованиях к опыту в годах, команде и условиях найма не приведены.