ML-инженер (AI, LLM, NLP)

Был на этой неделе

По договорённости

Соискатель скрыл дату рождения

Казань, готов к переезду

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

Python
FastApi
REST API
LangChain
OpenAI API
PyTorch
HuggingFace
Scikit-learn
pandas
numpy
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 3 года и 5 месяцев

- Март 2024 – ноябрь 2025
- 1 год и 9 месяцев
AI/LLM Engineer
Промсвязьбанк, ПАО, Москва
http://www.psbank.ru/job
Банк
Обязанности и достижения:
Контрактная роль в team LLM-систем для финансовой аналитики. Ключевые достижения: - Реализовал RAG-pipeline для поиска финансовых документов: HuggingFace embeddings (all-MiniLM-L6-v2) + FAISS индекс на базе из 15K+ документов. Улучшение метрики recall@5 с 68% до 82% (200 hand-labeled примеров) - Документировал API интеграцию и примеры использования, что ускорило onboarding других разработчиков на 2 недели - Развернул FastAPI-микросервис для RAG-инферирования с оптимизацией: кеширование embeddings (Redis), batch processing запросов, снижение latency с 2.5s до 1.6s на медианном запросе (тестировано на нагрузке 100 req/s) - Настроил CI/CD в GitLab (автоматическая сборка Docker-образа, E2E-тесты, деплой в staging и production) - Внедрил базовый мониторинг: Prometheus метрики (request rate, inference time, error rate), алёрты на Telegram при падении SLA Технологии: Python 3.10+ (asyncio), FastAPI, LangChain, OpenAI API, HuggingFace Transformers, FAISS, Docker, Redis, GitLab CI/CD, Git
- Июль 2022 – февраль 2024
- 1 год и 8 месяцев
ML Engineer
Сбер, Москва
https://rabota.sber.ru
Банк
Обязанности и достижения:
Разработка ML-систем для автоматизации бизнес-процессов и анализа текстов Проект 1: Text Classification Service для финансовых операций - Обучил BERT-модель на датасете из 8K+ размеченных примеров для классификации типов финансовых операций (переводы, платежи, комиссии, и т. д.) - Реализовал feature engineering: TF-IDF для изначального baseline, word embeddings, домен-специфичные признаки (ключевые слова, паттерны сумм) - Деплоил модель как REST API на Flask с мониторингом качества. (Метрики: precision 94%, recall 91%, F1 0.92 на валидационном сете) - Сервис находится в production: обрабатывает ~5K операций в день, интегрирован с системой финансовой компании-заказчика. Ошибки в классификации требуют ручного пересмотра < 9% примеров Технологии: PyTorch, HuggingFace BERT, scikit-learn, Flask, PostgreSQL, Docker Проект 2: NLP Pipeline для BPMN-процессов - Разработал end-to-end систему извлечения Named Entities из текстов бизнес-процессов: токенизация, BERT-based NER, обучение на датасете 500 аннотированных документов - Система автоматически генерирует веб-формы на основе extracted сущностей, позволяя бизнес-аналитикам добавлять новые поля без помощи программистов - Диагностировал и исправил ошибку в обработке длинных документов (attention mask issues в трансформерах), улучшение F1 для длинных текстов с 0.73 до 0.91 Технологии: Python, PyTorch, HuggingFace Transformers, BERT, JavaScript (Service Workers), SQLite

Образование

- Магистр
- 2027
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва
Факультет: Школа инноватики и предпринимательства
Специальность: Управление инновационным бизнесом
- Магистр
- 2025
Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань
Факультет: Фундаментальная информатика и информационные технологии
Специальность: Системный анализ и управление

Обо мне

Дополнительные сведения:

Ищу позицию ML-инженера с возможностью роста в направлениях архитектуры и руководства проектами. Специализация на NLP, LLM-системах и интеграции AI в бизнес-процессы. Навыки: Python, FastAPI, LangChain, OpenAI API, HuggingFace, PyTorch, FAISS, Redis, Docker, CI/CD (GitLab), Prometheus, NLP, Machine Learning, SQL, Airflow, Flask, Scikit-learn, BERT, LightGBM Python, FastAPI, REST API, LangChain, OpenAI API, PyTorch, HuggingFace, Scikit-learn, pandas, Numpy, LightGBM, FAISS, Word2Vec, PostgreSQL, Redis, ML, LLM, AI, Docker, Git, Airflow, Jupyter Notebook, Prometheus, Grafana, SQL, CI/CD, Linux, NLP, Clickhouse, Машинное обучение