Team Lead ML (CV, OCR, NLP), группа разработки ML-инструментов

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Ищем Team Lead ML, который возглавит команду ML-инженеров, развивающих DL-решения.

Мы создаём ядро интеллектуальной обработки документов — систему, которая автоматизирует работу с сотнями типов документов на разных языках. Ежедневно десятки тысяч контрагентов предоставляют пакеты документов. Наша задача — не просто распознать их, а построить интеллектуальный пайплайн, который автоматически извлекает, структурирует и проверяет достоверность и принадлежность данных, интегрируя результат в бизнес-процессы.

У нас активно развиваются LLM и vLLM в применимости к документам:

• современные OCR-системы на базе Qwen, PaddleOCR и других;

• LLM-модели для анализа и саммаризации документов;

• агентские системы для автоматизации роутинга потока документов.

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis.

• CV/NLP: PyTorch, OpenCV, семейство моделей Qwen, Paddle, LayoutLM, Donut.

• ML-рантайм и оптимизация: NVIDIA Triton, TensorRT, ONNX, OpenVINO.

• MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLflow, ClearML и подобные).

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Вам предстоит

• Руководить командой до пяти человек: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег.

• Отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез и research до вывода ML-решений в стабильный продакшен и мониторинга.

• Обеспечивать прозрачную интеграцию новых продуктов с другими командами компании.

• Определять архитектуру и разрабатывать end-to-end ML-пайплайны для обработки документов: от приёма сырого изображения до валидированного структурированного вывода.

• Проводить research, выбирать и дообучать state-of-the-art модели для задач CV и NLP: детекция и классификация документов, OCR (печатный и рукописный текст, таблицы), Key Information Extraction (KIE), верификация подлинности.

• Оптимизировать модели для production (квантизация, дистилляция, работа с Triton и OpenVINO) и обеспечивать их масштабируемость и надёжность в высоконагруженной системе.

• Проводить A/B-тесты новых алгоритмов и анализировать их влияние на бизнес-метрики (качество, скорость, стоимость).

Нам важно

• Практический опыт внедрения CV-моделей в production: от прототипирования до развёртывания в high-load среде и настройки мониторинга.

• Опыт работы в Computer Vision и NLP от четырёх лет.

• Умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды.

• Экспертное понимание state-of-the-art подходов в Computer Vision: трансформеры, OpenCV, ONNX Runtime, MLflow.

• Глубокое понимание оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, ускорение инференса.

• Опыт проектирования масштабируемых систем: Docker, Kubernetes, CI/CD.

Будет плюсом

• Опыт управления командой или менторства senior- и middle-специалистов.

• Опыт дообучения моделей с использованием адаптеров (LoRA, PEFT и другие).

• Опыт работы с задачами few-shot и zero-shot обучения в CV.

• Знание методов генерации и использования синтетических данных для обучения.