Обязанности:Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения (NLP, классификация, генеративные модели, embeddings, retrieval).Построение и улучшение пайплайнов обработки текстовых данных: очистка, разметка, препроцессинг, векторизация.Разработка и интеграция моделей в продакшн (FastAPI, Docker, CI/CD).Оптимизация inference: квантование, тюнинг, ускорение на GPU/CPU, работа с большими наборами данных.Построение поисковых и рекомендательных систем (BM25, semantic search, reranking).Разработка внутренней ML-инфраструктуры: мониторинг моделей, A/B-тесты, метрики качества.Работа с большими языковыми моделями (LLMs): prompting, finetuning, RAG-архитектуры.Взаимодействие с командой разработки для внедрения моделей в существующие сервисы.Требования:Уверенный опыт работы ML Engineer/DS/NLP Engineer.Глубокие знания в NLP: embeddings, transformers, seq2seq, классификация, NER, semantic similarity, retrieval.Опыт работы с фреймворками: PyTorch, TensorFlow, HuggingFace Transformers, SentenceTransformers.Умение строить и оптимизировать модели на GPU (CUDA, quantization, ускоренные attention-механизмы).Опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, Milvus, FAISS) и поисковыми движками (Elasticsearch, OpenSearch).Знание Python на продакшн-уровне, опыт создания сервисов на FastAPI.Уверенная работа с Docker, Git, Linux-средой.Понимание принципов MLOps — будет плюсом.Плюсом будет опыт работы с LLM (Qwen, Llama, DeepSeek) и построения RAG-систем.Условия:Работа над крупными и технологическими проектами с упором на NLP и LLM.Возможность предлагать и реализовывать собственные архитектурные решения.Гибкий график, удалённый или гибридный формат.Конкурентная зарплата, обсуждается индивидуально по уровню.Доступ к GPU-ресурсам, современным ML-стекам, крупным датасетам.Профессиональный рост: участие в конференциях, internal R&D, разработка собственных моделей.Дружная команда, минимум бюрократии, быстрые циклы разработкиОсновной задачей Академии является предоставление качественных образовательных услуг в сфере противодействия легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма для субъектов финансового мониторинга (банки, страховые и микрофинансовые организации) и нефинансового сектора (адвокаты, нотариусы, юридические консультанты), а также проведение научных, прикладных, аналитических, IT-исследований и методических разработок в целях развития национальной системы ПОД/ФТ.Создание Академии инициировано Концепцией развития финансового мониторинга и готова стать единым центром, где субъекты финансового мониторинга, сотрудники уполномоченных государственных-регуляторов получат возможность приобретения качественных знаний от опытных экспертов и практиков в сфере ПОД/ФТ как национального, так и международного уровня