ML LLM инженер по обработке документов

Своевременные выплаты.

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.

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.