AI engineer / Data Science + Machine Learning Engineering + Generative AI
Описание
Мы ищем специалиста широкого профиля, который сможет работать на стыке Data Science, Machine Learning Engineering и Generative AI. Дорогие соискатели, обращаем ваше внимание: вакансия предполагает формат работы "5/2 в офисе" (не удаленно) Чем предстоит заниматься Machine Learning и Data Science Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для прикладных бизнес-задач. Исследовать данные, находить закономерности и формировать признаки для моделей. Проводить ML-эксперименты, сравнивать подходы и выбирать наиболее эффективные решения. Работать с задачами классификации, регрессии, NLP и Computer Vision. Разрабатывать решения на всех этапах: от подготовки данных и формирования гипотезы до внедрения модели. GenAI / LLM / RAG Разрабатывать решения на базе больших языковых моделей (LLM). Работать с LLM через API, Hugging Face и локальные модели. Проектировать prompt-based и цепочные сценарии обработки запросов. Создавать и улучшать RAG-системы. Настраивать полный retrieval-контур: подготовку и разбиение документов, embeddings, векторный поиск, стратегии retrieval и маршрутизацию запросов. Экспериментировать с различными архитектурами GenAI-решений и оценивать их качество. Computer Vision Развивать AI-решения на базе Computer Vision. Работать с задачами классификации, детекции и сегментации изображений. В частности, участвовать в проектах Food Visual Computing (FVC). Speech / ASR Разрабатывать пайплайны автоматического распознавания речи. Работать с Whisper и технологиями диаризации. Адаптировать распознавание под специализированную и доменную лексику. Data Engineering и MLOps Работать с данными совместно с Data Engineering-командой. Участвовать в создании и совершенствовании ETL/ELT-процессов. Контейнеризировать ML-приложения и модели. Настраивать процессы экспериментов, версионирования и воспроизводимости. Участвовать в мониторинге моделей и ML-сервисов. Выводить модели и AI-решения в production и сопровождать их дальнейшую работу. Развивать ML-инфраструктуру и автоматизировать повторяющиеся процессы. Особенно заинтересуют соискатели, у которых есть: опыт самостоятельной разработки ML/AI-продуктов или сервисов; проекты с LLM, RAG или другими GenAI-технологиями; опыт Computer Vision; опыт production-разработки ML-моделей; понимание MLOps-практик; опыт работы с ML-инфраструктурой и облачными платформами; опыт построения AI/ML-прототипов с последующим переводом в production.