Главный разработчик AI

Мы развиваем AI-лабораторию и ищем Senior ML Engineer, который будет заниматься созданием и развитием прикладных AI- и ML-решений для реальных бизнес-задач.

В команде можно работать с разными направлениями: классическим ML, NLP и LLM, агентными системами, Computer Vision, речевыми и мультимодальными технологиями.

Нам нужен сильный ML-инженер, который умеет самостоятельно погружаться в задачу, выбирать оптимальный технический подход, проводить эксперименты и доводить решения до production. Важна не только экспертиза в конкретной области, но и широкий инженерный кругозор, интерес к новым технологиям и готовность работать с разными типами ML-задач.

Чем тебе придется заниматься:

• Проектировать и разрабатывать ML-решения для прикладных бизнес-задач в различных направлениях: классический ML, NLP/LLM и агентные сценарии, Computer Vision, речевые и мультимодальные технологии
• Определять технический подход к задаче: выбирать модели и архитектуру решения, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и ограничений эксплуатации
• Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и разработки прототипа до подготовки модели к inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками
• Разрабатывать подходы к оценке качества ML-систем: формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество решений после запуска
• Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов
• Участвовать в проектировании общей архитектуры решений и технической декомпозиции ML-задач
• Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков команды

• От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python
• Глубокое понимание методов машинного обучения и нейронных сетей, принципов обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок
• Сильный практический опыт хотя бы в одном из направлений: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели
• Опыт самостоятельного проектирования ML-решения: от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки решения к production
• Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками
• Понимание полного жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг
• Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надежности и воспроизводимости решений
• Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию исходя из задачи, а не из заранее заданного стека
• Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками
• Опыт принятия технических решений, проведения code review и декомпозиции сложных ML-задач