ML-Engineer

Оператор информационной системы
Москва
🏢 Офис
Junior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии

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)

Обязанности

​​​​​​​• 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).
Знание основ построения аналитических хранилищ (Data Warehouse).
Уверенные знания SQL.
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.
Как преимущество
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;

а также

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;

Столовые в шаговой доступности от офиса.

AI-помощник
Источникhh.ru
Опубликовано7 июл.
Просмотры0
Если при отклике просят перевести деньги, назвать код из SMS, войти через чужой аккаунт или установить непонятное приложение — это признаки мошенничества. Не соглашайся и напиши нам через чат с основателем или форму обратной связи.