ML LLM инженер по обработке документов
Зарплата
от 170 000 ₽
Коротко о вакансии
- Зарплата
- от 170 000 ₽ в месяц
- Работодатель
- ИП Алиев Руслан ЧингизовичВсе вакансии работодателя · 564
- Формат
- Полный день
- Оформление
- уточняйте у работодателя
- Опыт
- 3–6 лет
- Как откликнуться
- по телефону работодателя — номер откроется после входа
Требования к кандидату
- Образование: общее образование
- Опыт работы: от 4 лет
Место работы и занятость
- График: полный рабочий день
- Занятость: дистанционная (удаленная) работа
- Место работы: г. Москва, Арбат улица, г. Москва, Арбат, 24
Описание вакансии
- Вакансия компании: ООО ТЕРРИКСА О вакансии TERRIXA — интеллектуальная система для работы с техническими документами и производственными данными
- Ищем ML/LLM-инженера, который будет развивать подготовку данных, классификацию запросов и оценку качества ответов, а также участвовать в тестировании сквозных сценариев анализа документов и отчётов по скважинам
- Чем предстоит заниматься Формировать, размечать и актуализировать наборы пользовательских запросов и эталонных ответов для обучения и тестирования
- Поддерживать сбалансированные выборки по типам задач: общий поиск по документам, точные значения из таблиц, графовые связи, расчёты и вызов агентов
- Развивать и оценивать классификацию намерений пользователя и маршрутизацию запросов между компонентами системы
- Проверять качество ответов на технических документах и суточных отчётах
- Участвовать в проверке сводного анализа группы отчётов: по одной скважине за период и по нескольким скважинам за период
- Оценивать полноту и корректность сводных результатов: выполненные работы, статусы, выявленные проблемы и динамика
- Тестировать сквозной цикл обработки документов: загрузка, извлечение данных, запись в базы, выполнение запросов и получение результата, в том числе в Excel
- Разбирать ошибки и случаи отсутствия результата, группировать причины и предлагать улучшения качества
- Настраивать и оценивать локальный запуск моделей на GPU/CPU, включая Ollama или vLLM, параметры параллельной обработки и таймауты
- Работать совместно с разработчиками парсера, backend-командой и тестировщиками
- Документировать эксперименты и результаты
- Что важно для этой работы Опыт работы ML-, NLP- или LLM-инженером
- Уверенный Python и практические навыки обработки данных, в том числе с pandas
- Опыт подготовки датасетов, разметки данных, оценки классификаторов и анализа ошибок
- Понимание LLM/RAG-систем, поиска по документам и подходов к оценке качества ответов
- Практический опыт работы с SQL и структурированными данными
- Умение тестировать пайплайны обработки документов и находить причины некорректных результатов
- Навыки работы в Linux-среде и чтения логов
- Умение ясно фиксировать ход эксперимента, результаты и ограничения
- Будет преимуществом Опыт с Hugging Face Transformers, scikit-learn, PyTorch или аналогичными инструментами
- Практика запуска LLM через Ollama или vLLM и настройки инференса на GPU
- Опыт с векторными и графовыми базами данных
- Опыт обработки PDF, DOCX, Excel и документов со сложными таблицами
- Знакомство с нефтегазовой тематикой, буровыми процессами и суточными рапортами
- Опыт нагрузочного тестирования на больших наборах документов
- Задачи на первые месяцы Разобраться в текущих наборах данных и сценариях классификации запросов
- Согласовать воспроизводимый набор тестов и метрики качества для ключевых типов поиска и отчётных сценариев
- Регулярно предоставлять команде разбор ошибок с примерами и предложениями по улучшению
- Помочь стабилизировать оценку работы моделей в документном пайплайне и отчётных сценариях