Москва, проспект Андропова, 18
Метро: ЗИЛМы развиваем платформу мониторинга для ПАО МТС и в поисках специалиста, который сможет разработать ML/AI-агента для исследования инцидентов.
ЧТО ТРЕБУЕТСЯ ДЕЛАТЬ:
ML/AI‑исследовать инциденты – разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для автоматической классификации, корневого анализа и предсказания серьёзности инцидентов.
создавать сервис‑агента, который в режиме реального времени собирает и коррелирует диагностические данные (логи, метрики, события) из NMS/EMS, систем мониторинга и баз знаний.
строить правила и алгоритмы, определяющие, когда система может автоматически выполнить действие, когда требуется подтверждение оператора и когда действие запрещено.
разрабатывать и интегрировать runbook/playbook‑сценарии, позволяющие автоматически восстанавливать сервисы; автоматически выбирать оптимальный сценарий и контролировать его исполнение.
подключать AI‑агентов к платформам мониторинга, incident‑management (Jira/ServiceNow), NMS/EMS и системам диагностики через API/событийные шины.
строить механизм, который генерирует понятные обоснования предложенных причин/действий и накладывает безопасные ограничения (guardrails) для исполнения в production‑среде.
проводить мониторинг метрик (precision, recall, FP/FN, доля автоматизированных решений, MTTR), работа с историей инцидентов и совместная формализация типовых сценариев диагностики/восстановления с командой эксплуатации.
Практический опыт в ML/AI – работа с applied‑machine‑learning, LLM‑агентами, NLP и решениями интеллектуальной автоматизации.
Опыт обработки неструктурированных и полуструктурированных данных – аварийные сообщения, логи, описания инцидентов, комментарии операторов.
Опыт построения и эксплуатации пайплайнов – создание ETL‑/ELT‑конвейеров, интеграция обученных моделей в production‑окружение.
Знание современных подходов к Retrieval‑Augmented Generation и агентным workflow – tool‑calling, классификация, ранжирование, поиск похожих кейсов.
Разработка сервисов на Python – чистый, тестируемый код, применение фреймворков (FastAPI, Flask, Django и др.).
Работа с API, базами данных и системами обмена сообщениями – REST/GraphQL, SQL/NoSQL, Kafka/RabbitMQ, etc.
Понимание безопасной автоматизации и её внедрения в реальный процесс – механизмы approvals, rollback, audit‑trail, RBAC и умение «перевести» модель из эксперимента в продуктивный сервис.
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
Голосуй за МТС в Рейтинге работодателей hh.ru: https://rating.hh.ru/poll
Ищи нас в блоке «Технологии и цифровые решения» — направление «Телекоммуникации, связь».
Всероссийский Банк Развития Регионов
Москва
от 173600 RUR
Москва
от 173600 RUR
Москва
от 173600 RUR
Федеральная служба по экологическому, технологическому и атомному надзору
Москва
до 100000 RUR
Межгосударственный банк
Москва
до 100000 RUR
Diamond Personnel R&C
Москва
от 173600 RUR