ML Engineer (Middle+/Senior)

Вакансия компании: ООО "КОМБЛОК"

Middle AI / LLM Engineer

Ищем прикладного AI-инженера для запуска и адаптации open-source моделей под наши продукты.

Наш фокус - не теоретический R&D, а быстрая доставка готовых ML-решений в продакшен: взять проверенную открытую модель, дообучить под наши сценарии и задеплоить на собственном GPU-сервере.

Продуктовый бэкенд, базы данных и сбор данных закрывает основная команда разработки. Ваша зона ответственности - подбор и тюнинг моделей, инференс, производительность на GPU и качество генерации.

Чем предстоит заниматься:

• Сервинг и инференс: развернуть и сопровождать open-source модели (Qwen, Llama и др.) на выделенном сервере с GPU Nvidia через vLLM.

• Стилизация и адаптация (LoRA): дообучать модели под определенную персону (сленг, подача, характерные мысли) через LoRA / QLoRA с сохранением связности и логики ответов.

• Семантический поиск и классификация (RAG): собирать пайплайны контекстного поиска на базе эмбеддеров для русского языка (ruBERT / BGE / Sentence Transformers).

• AI-агенты: настраивать логику вызова инструментов и промпт-пайплайны под автономные задачи.

• Генерация изображений: поднять и настроить готовый сервис генерации картинок на базе open-source моделей (Flux / SDXL).

Что для этого нужно:

• Коммерческий опыт в прикладном ML / NLP от 2 лет.

• Опыт запуска и инференса LLM на видеокартах Nvidia (понимание vLLM, Docker, работы с CUDA и контролем видеопамяти без падений в OOM).

• Практический опыт файн-тюнинга через LoRA / QLoRA (Hugging Face PEFT, TRL, Unsloth).

• Понимание подготовки данных: фильтрация шума, сбор пар «промпт-ответ», предотвращение выгорания логики модели (catastrophic forgetting).

• Базовый опыт (или четкое понимание), как поднять готовый инференс для генерации картинок (Diffusers, ComfyUI API).

Будет плюсом:

• Уверенный прикладной Python: умение написать чистый скрипт предобработки данных, обернуть инференс в простую ручку на FastAPI или автоматизировать пайплайн без…