AI/ML-инженер at Северсталь | hitIT

AI/ML-инженер

October 20, 2026

Remote

Middle

Москва, Россия

hh.ru

Description

Удалённая вакансия AI/ML-инженера: подготовка датасетов, обучение и улучшение ML-моделей, работа с LLM и embedding-моделями. Задачи охватывают поиск, классификацию, matching и ranking, сопоставление товарных данных и семантический поиск. Модели реализуются на Python, интегрируются в сервисы и выводятся в production, с мониторингом их качества после запуска.

Responsibilities

подготавливать датасеты для обучения и оценки ML-моделей
обучать, дообучать и улучшать модели, проводить эксперименты с различными подходами
разрабатывать алгоритмы для задач поиска, классификации, matching и ranking
работать с embedding-моделями и LLM
решать задачи сопоставления товарных данных: товары и предложения, аналоги, категории, семантический поиск
оценивать качество существующих алгоритмов и находить способы их улучшения
реализовывать ML-решения на Python, интегрировать модели в сервисы и участвовать в выводе в production
работать с потоками данных и Kafka
мониторить качество и производительность моделей после запуска, оптимизировать существующие решения
исследовать новые ML/LLM-подходы, проводить PoC и внедрять успешные решения в production

Requirements

работать в сфере ML/AI от 2 лет
уверенно писать на Python
разрабатывать production-ready код
обучать и дообучать ML-модели
подготавливать датасеты и проводить ML-эксперименты
оценивать качество моделей и понимать основные ML-метрики
работать с LLM и/или embedding-моделями
решать задачи классификации, поиска, matching и ranking
быстро разбираться в новых моделях, подходах и библиотеках
выводить ML-решения в production
опыт работы с NLP
опыт работы с semantic search/vector search
знание подходов bi-encoder, cross-encoder, reranking
опыт работы с Hugging Face и PyTorch
опыт fine-tuning LLM или embedding-моделей
опыт работы с большими каталогами товаров, в e-commerce или marketplace
опыт работы с Kafka и Docker
опыт оптимизации inference и работы с GPU
опыт построения систем мониторинга качества ML-моделей
знание SQL

Conditions

работу в небольшой команде с высоким влиянием на технические решения
реальные production-задачи и возможность доводить решения до внедрения
возможность работать с LLM, embeddings, search и matching
задачи на стыке ML, backend и data
возможность видеть результат своей работы в продукте
участие в выборе и развитии ML-подходов внутри направления
тесное взаимодействие с разработчиками, аналитиками и Product/Project Manager
удалённый формат работы