Описание вакансии
В 4GIC мы создаем AI-решения, которые понимают и генерируют текст на человеческом уровне: от чат-ботов и виртуальных ассистентов до автоматического анализа тональности и summarization. Мы ищем NLP Engineer, который объединит глубокие знания языковых моделей и MLOps-практик, чтобы превращать большие объёмы текстовых данных в ценные бизнес-инсайты и интерактивные сервисы.
В этой роли вы будете отвечать за разработку, дообучение и интеграцию LLM и специализированных NLP-пайплайнов внутрь микросервисной архитектуры. Ваши решения будут использоваться в системах поддержки клиентов, интеллектуальной аналитике и автоматизации контента для крупных корпоративных клиентов.
Почему эта роль уникальна:
- Работа с LLM: адаптация моделей GPT, BERT, T5 и open-source альтернатив под конкретные задачи.
- End-to-End MLOps: построение reproducible пайплайнов от предобработки текстов до деплоя в Kubernetes.
- Креативный AI: настройка prompt-engineering, fine-tuning и retrieval-augmented generation для высокоточных ответов.
- Инфраструктурная интеграция: разработка API-интерфейсов, встраивание в диалоговые системы и аналитические платформы.
- R&D-эксперименты: участие в исследованиях SOTA, публикации внутренние статьи и доклады на AI-конференциях.
Если вы хотите создавать интеллектуальные NLP-продукты, которые реально помогают бизнесу и пользователям, и работать с самыми современными языковыми моделями — 4GIC ждет вас!
Задачи
- Data Processing & Annotation: сбор и подготовка текстовых корпусов, реализация pipeline для очистки, токенизации и аннотации.
- Model Development & Fine-Tuning: дообучение pre-trained LLM на корпоративных данных, оптимизация hyperparameters.
- Prompt Engineering: разработка и тестирование промптов для генерации текстов и ответов в различных доменах.
- Deployment & Scaling: создание контейнеризованных сервисов (Docker, Kubernetes), настройка авто-скейлинга и мониторинга.
- Evaluation & Monitoring: метрики качества (BLEU, ROUGE, perplexity, F1), drift detection и A/B-тестирование.
- API & Integration: разработка REST/gRPC интерфейсов для интеграции с frontend и backend.
- Документация & Knowledge Sharing: ведение технической документации, проведение internal workshops и code-reviews.
Должностные обязанности
- Разработка и поддержка NLP-моделей и сервисов в продакшн.
- Внедрение best practices MLOps для LLM: versioning, lineage и reproducibility.
- Оптимизация inference: использование ONNX, TensorRT и quantization для ускорения.
- Настройка мониторинга качества и логирования через Prometheus, Grafana и ELK.
- Сотрудничество с DevOps и Data Scientists для seamless integration.
- Проведение ревью кода, обучение и наставничество младших инженеров.
Требования к кандидату
Опыт и образование:
- Высшее образование в области Computer Science, Computational Linguistics или смежных.
- Опыт работы NLP Engineer или ML Engineer с фокусом на NLP от 3 лет.
Технические навыки:
- Знание PyTorch и/или TensorFlow, опыт работы с Hugging Face Transformers.
- Опыт fine-tuning LLM (GPT, T5, BERT) и настройки оптимизации inference.
- Навыки обработки текста: spaCy, NLTK, tokenizers.
- Контейнеризация и оркестрация: Docker, Kubernetes.
- MLOps-инструменты: MLflow, Kubeflow, Airflow.
- Понимание Prompt Engineering и Retrieval-Augmented Generation.
- Опыт разработки REST/gRPC API на Python (FastAPI, Flask).
Soft Skills:
- Аналитический склад ума и любовь к языковым данным.
- Способность работать в кросс-функциональной команде.
- Проактивность и внимание к reproducibility.
- Отличные коммуникативные навыки и умение презентовать результаты.
Условия работы
- Формат: гибрид (2–3 дня в офисе) или полностью удаленно.
- Зарплата: 220 000–360 000 ₽ на руки, в зависимости от опыта.
- Оборудование: MacBook Pro / премиальный ПК, доступ к GPU/TPU.
- Отпуск: 28 дней, «Innovation Days» для собственных исследований.
Дополнительная информация
- Процесс найма: HR-скрининг → техническое интервью → практическое задание → встреча с CTO.
- Карьера: возможность роста до Head of NLP или Chief AI Scientist.
- Комьюнити: участие в NLP-митапах, публикации и конференции (ACL, EMNLP).
- Отклик: присылайте резюме и примеры проектов (GitHub, статьи) на team@4gic.com с темой «NLP Engineer».
