ML-инженер (LLM / NLP)

Описание вакансии

Привет! Софи - молодая IT-компания, которая автоматизирует поиск работы. От составления резюме, откликов на вакансии до приглашений на интервью и переписок с рекрутерами.

Какую боль мы решаем?

На одну Junior-вакансию откликается от 1500 до 3000 человек. Рекрутер просматривает только 40-50 откликов. Чтобы получить 2-3 приглашения, нужно делать 600-700 откликов, каждый занимает 5-15 минут.

Поэтому мы разработали Софи - ИИ-ассистента, который автоматизирует 80% рутины по поиску работы.

Кто в команде: 1 дизайнер, 1 разработчик, 1 саппорт, 1 маркетолог.

Ищем Middle ML-инженера, который прокачает "мозги" Софи: научит ее точнее подбирать вакансии, лучше писать резюме и сопроводительные и вести переписку с рекрутерами как живой человек.

Задачи:

• Разработка и улучшение LLM-пайплайнов: генерация резюме, сопроводительных писем, ответов рекрутерам.
• Матчинг и ранжирование вакансий под профиль кандидата.
• Построение RAG-систем и работа с эмбеддингами.
• Промпт-инжиниринг, оценка качества ответов моделей, построение eval-пайплайнов.
• Оптимизация стоимости и скорости инференса.
• Вывод моделей в прод и мониторинг их качества.
• Проведение экспериментов и A/B-тестов новых подходов.

Стек (обязательно):

• Опыт работы ML-инженером от 1,5 лет.
• Уверенный Python (pandas, numpy, scikit-learn).
• Опыт работы с LLM через API (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat или аналоги).
• Понимание NLP: эмбеддинги, векторный поиск, классификация текстов.
• Опыт вывода ML-решений в прод.
• Умение оценивать качество моделей и объяснять результаты простым языком.

Плюсом:

• Опыт работы в стартапе или небольшой продуктовой команде.
• Опыт с LangChain / LlamaIndex или собственными агентными пайплайнами.
• Опыт работы с векторными БД (Qdrant, pgvector, Weaviate и т.п.).
• Опыт fine-tuning моделей (LoRA, PEFT).
• Опыт работы с PostgreSQL, Docker, FastAPI.
• Опыт в HR-tech или задачах матчинга.

Мы предлагаем:

• Удаленка, гибкий график.
• Интересные задачи в области AI и автоматизации.
• Влияние на процессы и развитие продукта.

До встречи на собеседовании!

Ключевые навыки

• Python
• Machine Learning
• NLP
• LLM
• pandas
• Numpy
• Scikit-learn
• Prompt Engineering