ML/DL Engineer (CV / VLM / LLM, AI-агенты)

Описание

Локация: удалённая работа, МоскваЗарплата: 160 000–300 000 ₽ на руки в месяц; почасовая ставка и итоговая сумма обсуждаются индивидуально.КомпанияMesh Group развивает крупный AI-проект с перспективой выхода на мировой рынок.Что делатьДообучать VLM и LLM под прикладные домены и задачи с использованием SFT, LoRA/QLoRA и instruction-датасетов.Развивать решения для VLM-based CV, OCR, document understanding и обработки изображений и видео.Проектировать агентные пайплайны на LangGraph: tool calling, маршрутизация, memory, retrieval, обработка отказов и retry-логика.Строить метрики и системы оценки качества моделей и AI-агентов, включая LLM-as-a-judge и regression-наборы.Оптимизировать инференс с помощью квантизации, ONNX/TensorRT, batching, vLLM и Llama.cpp.Выкатывать модели в сервисы на FastAPI/gRPC и Docker, настраивать мониторинг качества и деградаций.ТребованияОт 3 лет разработки ML/DL-решений на Python, PyTorch или обучения моделей для CV/NLP-задач.Коммерческий опыт доведения моделей до production или сопоставимого внутреннего сервиса с понятными метриками.Глубокая экспертиза хотя бы в одном направлении: CV, VLM или NLP/LLM, а также понимание смежных областей.Уверенное владение экосистемой HuggingFace: transformers, datasets, peft и accelerate.Понимание архитектур трансформеров и мультимодальных моделей, включая attention, cross-attention, визуальные энкодеры и проекционные слои.Практика эффективного или распределённого обучения: mixed precision, gradient accumulation, DDP или аналог; уверенная работа с Linux и Docker.Хорошо, если естьПродовый опыт с OCR и document understanding, а также дообучением открытых VLM.Опыт с LangChain/LangGraph, LangSmith или Langfuse и построением офлайн- и онлайн-оценки агентов.Опыт оптимизации и деплоя LLM, включая TensorRT-LLM, GPTQ/AWQ и KV-cache.Опыт построения пайплайнов разметки и активного обучения.Культура и преимуществаЧастичная или полная занятость — 20–40 часов в неделю; гибкий график.Конкурентная заработная плата, квартальные премии и корпоративные бонусы.Плоская иерархия, высокий уровень доверия и отсутствие лишней бюрократии.Возможности обучения, карьерного роста и посещения конференций за счёт компании.Корпоративные мероприятия, поездки и путешествия за счёт компании.Работа с сильными коллегами над быстрорастущим проектом.