AI Engineer

Опыт и образование:

Опыт работы: от 2 лет в коммерческой разработке ML/AI решений.

Образование: Высшее профильное (Математика, Компьютерные науки, ИТ, Физика). Понимание основ линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики.

Портфолио: Наличие реализованных кейсов в продакшене (NLP, Computer Vision или внедрение LLM).

Hard Skills :

Языки: Свободное владение Python (написание чистого, тестируемого кода). Знание C++ будет большим плюсом для оптимизации.

Библиотеки и фреймворки: Глубокое знание PyTorch или TensorFlow/Keras. Опыт работы с Scikit-learn, Pandas, NumPy.

Специализация (одно из двух или оба направления):

• NLP/LLM: Опыт работы с библиотекой Hugging Face, понимание архитектуры Transformer. Навыки дообучения моделей (Fine-tuning, LoRA/QLoRA) и построения RAG-систем.
• Computer Vision: Опыт работы с OpenCV, сегментация, детекция объектов (YOLO, Faster R-CNN) и классификация изображений.
• MLOps и инфраструктура: Умение упаковывать модели в Docker. Опыт работы с GPU-вычислениями (CUDA). Знание инструментов логирования экспериментов (MLflow, W&B).
• Работа с данными: Умение писать сложные SQL-запросы для сбора данных и их предобработки.

Личные качества :

• Исследовательский подход: Умение читать и имплементировать подходы из актуальных научных статей (SOTA papers).
• Аналитика: Способность не просто обучить модель, а обосновать выбор метрик качества (Precision/Recall, F1-score, ROC-AUC и др.) для конкретной бизнес-задачи.
• Коммуникация: Умение объяснить бизнесу на простом языке, почему выбрана та или иная модель и какие у нее ограничения.

Будет существенным плюсом:

• Участие в соревнованиях на Kaggle (высокий рейтинг).
• Опыт деплоя моделей через API (FastAPI/Flask).
• Знание английского языка (Upper-Intermediate) для чтения технической документации и статей.

Условия:

• График работы 5/2 с 9:00 до 18:00
• Работа в офисе
• Стабильная заработная плата
• Возможности для профессионального развития