AI Engineer

Приглашаем AI-инженера в команду Аналитики.

Команда решает предиктивные задачи в интересах продуктовых команд, таких как Publishing (Monetization, Marketing, Content, Community, CRM) и Development (Game Balance, Game Economy Design) всех продуктов компании. Кроме того, внедряет ML/AI-решения в интересах команды Customer Support для автоматизации ручной рутинной работы.

Задачи, которые предстоит выполнять:

Работа с данными:

• Сбор, очистка, предобработка и разметка больших наборов текстовых данных.

Разработка и внедрение LLM-решений:

• Проектирование, разработка и внедрение ML-пайплайнов для NLP-задач с использованием LLM.
• Тонкая настройка предобученных моделей под конкретные бизнес-задачи.
• Разработка, тестирование и оптимизация промптов для инференса и взаимодействия с LLM через API.
• Разработка, реализация и поддержка RAG-систем для повышения точности ответов моделей.

Мониторинг и сопровождение:

• Разработка и внедрение комплексных методологий для оценки качества LLM.
• Тестирование моделей на предмет наличия галлюцинаций, смещений (bias) и токсичности.
• Проведение A/B-тестов для сравнения эффективности разных моделей и подходов.

Мы ожидаем:

• Высшее техническое образование.
• Практический опыт на позиции Data Scientist или ML/DL/AI Engineer от 3 лет, из которых не менее 1 года непосредственной работы с LLM.
• Свободное владение Python.
• Навыки разработки отказоустойчивого продакшн-кода.
• Уверенное владение Git.
• Опыт обработки, очистки и подготовки больших объемов текстовых данных.
• Свободное владение библиотеками для работы с данными (NumPy, Pandas).
• Уверенное владение PyTorch (предпочтительно) и/или Tensorflow.
• Уверенное владение библиотеками от Hugging Face (transformers, tokenizers, datasets, accelerate).
• Понимание архитектуры Transformer, знание механизма внимания (attention), токенизации, эмбеддингов и структуры encoder-decoder.
• Практический опыт тонкой настройки LLM для решения конкретных задач (генерации текста, классификации, суммаризации и т.д.).
• Навыки проектирования, тестирования и оптимизации промптов для LLM и API-сервисов.
• Практический опыт построения и оптимизации RAG-систем и пайплайнов.

Будем плюсом:

• Знание векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS) и моделей для создания эмбеддингов.
• Опыт применения техник для уменьшения размера моделей и задержки инференса (GPTQ, AWQ, GGUF/llama.cpp).
• Опыт развертывания и сопровождения LLM в продакшн-среде.
• Знание технологий контейнеризации (Docker).
• Опыт работы с MLOps-инструментами для трекинга экспериментов (MLflow) и регистрации моделей.

Что мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании.
• Расширенный полис ДМС.
• Доплаты по больничным листам и days off.
• Тренажёрный зал и душевые в офисе.
• Компенсацию спорта.
• Компенсацию питания.
• Подарки и выплаты сотрудникам на значимые даты (первый день в компании, день рождения, свадьба, рождение детей).
• Комнаты отдыха с настолками, приставками, игровыми автоматами/столами.
• Релакс-зоны с массажными креслами Yamaguchi и топовыми кофемашинами.
• От 500 до 1000 ед. игрового золота на аккаунт в игре ежедневно.
• Work-life balance: приходим в офис с 9 до 10, уходим с 18 до 19.