Загрузи резюме, чтобы видеть мэтчи с вакансиейЗагрузи резюме, чтобы видеть мэтч с вакой
подготовься к отклику
ai-инструменты
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузи резюме
О рекламодателе
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЦЕНТР НАЦИОНАЛЬНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ" ИНН: 9704271170
описание
Наша компания - АО «Оператор информационной системы» — дочернее предприятие ПАО «Интер РАО», созданное в 2018 году. Сегодня при поддержке Минстроя РФ и Минцифры РФ мы проводим модернизацию ГИС ЖКХ для улучшения качества работы с пользователями. Все изменения заложены в Плане развития (дорожной карте), утвержденной Правительством РФ. Наша команда - профессионалы, которые выполняют амбициозные задачи. В текущую команду ищем ML-Engineerа (Data Scientist)
задачи
Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения.
Решение NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering, Summarization, NER, Prompt Tuning).
Решение CV-задач (Image Classification, Object Detection, Segmentation, Recognition).
Создание RAG (Retrieval Augmented Generation) пайплайнов.
Дообучение LLM под бизнес-задачи.
Разработка ИИ-агентов на базе LLM с использованием фреймворков LangChain/ GigaChain/ LandGraph.
Мониторинг качества моделей и разработка пайплайнов оценки качества
требования
Опыт работы в качестве инженера по машинному обучению от 2х лет.
Знание основ построения баз данных (как преимущество, опыт работы с СУБД PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum).
Уверенное программирование на Python и опыт работы с библиотеками: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
Глубокое понимание Transformer-архитектур (BERT, GPT и др.).
Опыт работы с embedding-моделями и семантическим поиском.
Уверенные знания основных методов классификации и кластеризации (K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Support Vector Machines, Logistic Regression, K-means, DBSCAN и др.).
Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Chroma, Elastic, pgvector, chunking.
Опыт разработки RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation).
Опыт работы с LLM (fine-tuning: LoRA / parameter-efficient tuning).
Опыт работы с AI-агентами.
Опыт вывода моделей в production (оптимизация, масштабирование).
Аналитическое мышление, умение работать с большими объемами данных.
Будет плюсом: Базовые навыки: Apache Kafka, Apache Airflow; Базовые MLOps навыки (Docker, Git, Linux (bash), MLflow); Опыт использования методов Reinforcement Learning; Построение мультиагентных систем
условия
Работа в офисе (гибрид);
Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;
Cтабильность и перспективы IT-компании;
Бронь от мобилизации;
Амбициозные задачи и работу на всероссийском проекте;
Полис ДМС, включая стоматологию, и полис выезжающего за границу;
Корпоративную мобильную связь;
Сильную команду профессиональных и отзывчивых коллег;
Возможности обучения и профессионального развития;
Лучшие виды на Москву-Сити: находимся на набережной Т. Шевченко;
Транспортную доступность от станций метро: Кутузовская (и Кутузовская МЦК), Студенческая, Киевская;
Кухню в офисе со всем необходимым: холодильник, станция самообслуживания Милти, всегда вкусный кофе из собственной кофемашины;