- тренування та доведення до продакшну моделі у трьох суміжних доменах: ASR (Speech-to-text — fine-tuning сучасних архітектур (CTC, RNN-T, TDT, attention-based) на шумних аудіо, PyTorch Lightning, NeMo, Hydra-конфіги, multi-GPU), VAD (Voice activity detection — fine-tuning рекурентних та CNN-based моделей на спектрограмах, threshold optimization, ROC-аналіз), NLP / IR (текст та пошук)
- експорт моделі в ONNX, підготовка TensorRT-планів (FP16, optimization profiles, dynamic shapes), інтеграція в NVIDIA Triton (ensemble, BLS, dynamic batching, instance groups)
- побудова продакшн-сервісів: FastAPI-фронти, асинхронні воркери на RabbitMQ / Kafka / S3 / Redis, інтеграція в Flink-пайплайни
- проведення ретельних бенчмарків: WER, F1 per-class, ROC-AUC, RTFx, throughput, A/B-тести з людьми розмітниками (Prodigy)
- читання papers, відтворення state-of-the-art підходи та адаптація їх під наші дані
- версіонування даних та моделей (DVC + MinIO/S3), трекінг експериментів (Weights & Biases), написання тестів (pytest), проходження code review
ML/NLP/IR Engineer
Умови
Напрям
Звання
- Будь-яке звання
Місце служби
Служба
- Служба за контрактом
- Служба в офісі у місті Київ
- 5 днів на тиждень
Також можуть
- Обмежено придатні за ВЛК
- Переведення чинних військових
Також
- кожна зміна моделі або інфраструктури має чіткі бенчмарки до/після — підрозділ не «відчуває, що краще», а міряє
- Production-mindset з самого початку: будь-яка модель з ноутбука повинна мати план виходу на сервер
- наявність документації, діаграм архітектур, чесних post-mortem-и, культури writing-it-down
Номер вакансії
- № 705
Обов'язки
Вимоги
- 5+ років комерційного досвіду в ML / NLP / Information Retrieval (CV-досвід не потрібен)
- Python як основна мова — впевнене володіння сучасним Python (3.11+), типізація, async/await, написання чистого підтримуваного коду
- PyTorch на рівні автора кастомних training loops — не лише Trainer.fit(), а й написання своїх loop-ів, distributed training (DDP, gradient accumulation, mixed precision), розуміння, як працюють loss-функції під капотом (CTC, RNN-T, contrastive losses)
- принаймні один глибокий досвід в одному з напрямків: ASR / sequence-to-sequence, класичний NLP на трансформерах та класичних методах, або Information Retrieval (BM25, dense retrieval, MinHash / LSH, ранжування)
- здатність читати та відтворювати papers — брати модель або підхід з arXiv, розуміти trade-offs, адаптувати під свої дані, а не лише запускати готові скрипти
- інженерія продакшну — досвід доведення моделі від ноутбука до сервісу: експорт (ONNX / TorchScript), оптимізація інференсу, побудова REST / gRPC API, написання тестів (unit + integration)
- HuggingFace екосистема — впевнена робота з transformers, datasets, tokenizers, accelerate, evaluate, hub; досвід fine-tuning, custom training loops, кастомних токенайзерів (BPE, SentencePiece, WordPiece).
- класичний ML — sklearn, XGBoost, threshold tuning для imbalanced multi-label задач, метрики Precision / Recall / F1 (macro/micro/per-class), ROC-AUC
- Git, pre-commit, лінтери, CI — сприймати ці речі як норму, а не як перешкоду
- знання англійської на рівні читання технічної документації та papers без труднощів
Окремий спеціальний центр електронної підтримки — 69-й окремий спеціалізований центр електронної підтримки (69 ОСЦЕП) Збройних Сил України. Центр працює у сфері радіоелектронної боротьби: його фахівці розробляють програмні комплекси й методики для управління засобами РЕБ.
Зацікавила посада?
Подати заявку
Кілька хвилин — і рекрутер сам вийде на зв’язок.
Зателефонуй нам
Безкоштовно по Україні.
Передзвонимо тобі
Залиш ім’я й номер — рекрутер набере сам.
