ML-инженер

Научно-исследовательский институт развития цифровых технологий и искусственного интеллекта приглашает ML-разработчика для участия в прикладных и исследовательских проектах в области машинного обучения, компьютерного зрения, обработки естественного языка и интеллектуальных систем.

Вы будете работать в команде исследователей и инженеров над задачами полного цикла ML-разработки: от анализа данных и постановки экспериментов до обучения, валидации и внедрения моделей в продуктовые и исследовательские решения. Институт ориентирован на создание технологий с измеримым практическим эффектом для государственного сектора, промышленности, образования, здравоохранения и других отраслей.

• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения и глубокого обучения
• Проектирование и реализация ML-pipeline: подготовка данных, feature engineering, обучение, валидация, inference
• Проведение экспериментов, сравнение архитектур и подходов, документирование результатов
• Разработка прототипов и MVP на базе ML-моделей
• Интеграция моделей в сервисы и приложения (API, batch- и real-time inference)
• Работа с данными: очистка, разметка, аугментация, контроль качества
• Обеспечение воспроизводимости экспериментов (версионирование кода, данных, конфигураций и моделей)
• Мониторинг качества моделей после внедрения, анализ ошибок и итеративное улучшение
• Взаимодействие с исследователями, аналитиками данных, backend-разработчиками, DevOps/MLOps-инженерами и frontend-разработчиками
• Подготовка технической документации и отчётов по результатам работы

• Уверенное владение Python и экосистемой ML/DL: PyTorch и/или TensorFlow
• Знание NumPy, Pandas, scikit-learn
• Понимание классических и современных подходов ML: supervised/unsupervised learning, transfer learning, fine-tuning
• Понимание метрик качества моделей, методов валидации и способов борьбы с переобучением
• Опыт работы с Git, умение писать чистый и поддерживаемый код
• Опыт в Computer Vision (детекция, сегментация, OCR, video analytics) и/или NLP (классификация текстов, embeddings, RAG, LLM)
• Знание MLOps: Docker, CI/CD для ML, MLflow, Weights & Biases, DVC
• Работа с GPU-инфраструктурой и облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
• Опыт оптимизации inference и ускорения моделей (CUDA, quantization)
• Знание SQL, опыт построения data pipeline (Airflow, Prefect и др.)

• Участие в проектах на стыке науки и прикладных технологий
• Работу в НИИ с фокусом на развитие цифровых технологий и искусственного интеллекта
• Доступ к современной вычислительной инфраструктуре
• Профессиональную команду: исследователи, ML-инженеры, разработчики
• Возможность влиять на архитектурные и методологические решения
• Участие в конференциях, семинарах и внутренних исследовательских программах
• Официальное трудоустройство, стабильная занятость