Чем предстоит заниматься
Основные задачи:
- Разработка оркестратора для управления диалогами и маршрутизации запросов между компонентами ассистента.
- Работа с мультиинтентными запросами: извлечение, классификация и корректная обработка нескольких намерений в одном сообщении.
- Проектирование и реализация агентных систем (LLM-агенты), способных выполнять последовательности действий для решения пользовательских задач.
- Улучшение качества NLP-моделей: обучение, дообучение, оценка и оптимизация.
- Анализ пользовательских диалогов и внедрение улучшений на основе данных.
- Обучение моделей BERT-like и LLM (PEFT, RLHF)
- Проектирование и реализация RAG пайплайнов
- Оптимизация моделей по latency (квантование, distillation, ONNX/TF оптимизации, Triton и т. п.)
- Проектирование оценки качества и мониторинга решений
- Взаимодействие с командой продукта, инженерами данных и ML инженерами для сбора требований и оценки влияния решений.
- Документирование архитектурных решений, экспериментов и инструкций по эксплуатации."
Наши пожелания к кандидатам
- Опыт работы в области Data Science/ML: 3+ лет.
- Практический опыт внедрения моделей в продакшен: 1+ год.
- Глубокие навыки Python и распространённых библиотек: PyTorch и/или TensorFlow, Hugging Face Transformers.
- Опыт с LLM/RAG: построение пайплайнов, embeddings, retrieval (FAISS/Milvus/Pinecone), LangChain/Haystack
- Опыт оптимизации моделей: квантование, дистилляция, ONNX, TorchScript, Triton или аналогичные технологии.
- Навыки тестирования ML (unit tests для моделей, интеграционные тесты, E2E).
- Знание MLOps-инструментов: Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), MLflow/W&B.
- Понимание архитектуры распределённых систем и практик деплоя API (FastAPI/Flask).
- Опыт работы с базами данных и ETL: SQL, Spark/BigQuery или аналоги.
- Опыт с production monitoring/observability: Prometheus, Grafana, Sentry.
- Опыт оптимизации затрат (cost aware inference), batch inference pipelines.
- Опыт в области информационной безопасности/сопровождения персональных данных (GDPR).
- Опыт работы с feature stores, data lineage и governance.
- Математическая сильная база: статистика, вероятности, оптимизация.
- Опыт управления командами от 2 человек
Что мы предлагаем
- Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
- Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
- Конкурентную заработную плату, соцпакет.
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
- Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
- Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
- Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
- Квартальный бонус по результатам работы;
- ДМС, страхование жизни;
- корпоративное обучение
- Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
- Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня
Как с нами связаться
По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Пономарева Анастасия Сергеевна
APONOMAREVA7@ALFABANK.RU