Инженер искусственного интеллекта/ML

О роли

Мы ищем опытного инженера AI/ML с глубокими знаниями в области проектирования, обучения, развертывания и оптимизации моделей машинного обучения для производственных сред. Вы будете руководить комплексными инициативами в области искусственного интеллекта в области компьютерного зрения, НЛП, прогнозного моделирования, генИИ и анализа здоровья на основе rPPG, поддерживая глобальных клиентов и крупномасштабные корпоративные приложения.

Эта роль идеальна для человека, который сочетает глубокое исследовательское понимание с практическими инженерными навыками и может создавать комплексные системы машинного обучения.

Ключевые обязанности:

• :Разработка моделей и исследования
• Разрабатывайте, обучайте и оптимизируйте расширенные модели машинного обучения для CV, NLP, прогнозирования, рекомендаций и обнаружения аномалий.
• Создавайте конвейеры глубокого обучения с помощью PyTorch, TensorFlow или JAX.
• Экспериментируйте с архитектурами SOTA, такими как Transformers, Vision Transformers, варианты YOLO, гибриды RNN/CNN и диффузионные модели.
• Ведущие эксперименты по rPPG и обработке сигналов для оценки жизненно важных показателей (частота сердечных сокращений, ВСР, оценка АД и т. д.). Интеграция GenAI и LLM
• Точная настройка и интеграция LLM (модели Llama, Mistral, OpenAI).
• Создавайте конвейеры RAG, системы векторного поиска и рабочие процессы семантического понимания.
• Реализуйте вызов функций, интеграцию инструментов и многоагентные системы искусственного интеллекта. Проектирование и развертывание машинного обучения.
• Создавайте масштабируемые конвейеры машинного обучения, рабочие процессы обучения и автоматизированные системы оценки.
• Тесно сотрудничайте с DevOps для развертывания служб вывода с использованием Docker, ONNX Runtime, TensorRT или облачных API.
• Внедряйте мониторинг модели, обнаружение отклонений и циклы непрерывного улучшения.
• Оптимизация производительности графического процессора/процессора для получения выводов в реальном времени. Разработка и анализ данных.
• Работайте с большими наборами данных в форматах видео, изображений, текста и таблиц.
• Разработайте предварительную обработку данных, разработку функций и рабочие процессы аннотаций.
• Обеспечьте качество данных, точность маркировки и этичное использование наборов данных. Межфункциональное сотрудничество.
• Тесно сотрудничайте с серверными, мобильными и продуктовыми командами для интеграции машинного обучения в приложения.
• Преобразуйте бизнес-требования в решения на основе машинного обучения.
• Наставляйте младших инженеров и стажеров ML.

Требуемые навыки

• Более 6 лет опыта в области разработки AI/ML, глубокого обучения или прикладных исследований.
• Уверенное знание Python, PyTorch, TensorFlow и Scikit-learn.
• Экспертиза в области компьютерного зрения (обнаружение, сегментация, распознавание текста, отслеживание, rPPG).
• Опыт работы с LLM, встраиванием, системами RAG и архитектурами преобразователей.
• Глубокое понимание оптимизации моделей, квантования и ускорения вывода.
• Практический опыт развертывания AWS, GCP или Azure для машинного обучения.
• Сильная математическая подготовка в области линейной алгебры, статистики и оптимизации.
• Способность проектировать комплексные системы машинного обучения от приема данных до производства.
• Сильный подход к отладке, решению проблем и исследовательскому мышлению.

Приятно иметь навыки

• Опыт работы с конвейерами вывода ONNX, TFLite, TensorRT или GPU.
• Знание методов обработки сигналов биомедицинских данных (PPG/rPPG).
• Использование инструментов MLOps (DVC, MLflow, Kubeflow, Airflow).
• Знакомство с инструментами аннотирования данных и конвейерами активного обучения.
• Публикации, медали Kaggle или вклады в открытый исходный код.
• Опыт создания SaaS-продуктов AI или API-интерфейсов машинного обучения корпоративного уровня.