Общие задачи ML инженера:
1. Подбор и дообучение моделей
1.1 Использование готовых моделей
1.2 Дообучение (fine-tuning) на специфичных данных
2. Оптимизация и развертывание моделей
2.1 Сжатие моделей
2.2 Оптимизация скорости работы
2.3 Разворачивает модели в API
3. Разработка пайплайнов машинного обучения
3.1 Автоматизация обучения
3.2 Настройка сбора и обработки данных
4. Интеграция моделей в продакшн
4.1 Настройка обработки запросов от пользователей
4.2 Оптимизация нагрузки (балансировка, кеширование)
4.3 Мониторинг работы моделей (A/B тесты, логирование)
Требуется знание:
1. Язык программирование Python
2. Фреймворки - PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, DeepSpeed
3. Обучение - MLflow и иные инструменты
4. Понимание облачных сервисов ☁️
5. Понимание работы с GPU: NVIDIA CUDA, Tensor Cores, TPUs ⌨️
Требование под нашу задачу:
1. Опыт работы с моделями преобразования звука в текст (STT models) ️
2. Опыт с моделями GPT - DeepSeek, написание промтов, дообучение
3. Написание API и разворачивание в продакшн
4. Понимание работы обработки Real-Time обработки звука (WebSocket \ WebRTC)
5. Умение оптимизировать и балансировать нагрузку ♀️
6. Умение дообучать готовые модели (Fine-Tuning)
Мы активно развиваемся и хотим найти в команду профессионала в маркетинге, который любит маркетинг и IT, обожает сам зарабатывать и помогать в этом деле своим клиентам и команде.
Условия:
Если вы разработчик, который любит IT, то обретите свой икигаи работая в компании MacDent, и в окружении лидеров IT-индустрии и здоровой команды стремящейся к развитию!
Внимание! В сопроводительном письме укажите ваши кейсы и результаты работ.