Описание
Описания нет
Задачи
•Разработка production-сервисов, бизнес-логики и мультимодальных ETL/ELT-пайплайнов
•Продуктовая разработка DS-решений: перевод прототипов в сервисы с многопоточностью, batching и кэшированием
•Интеграция CV/NLP/ML-моделей (каскады) через vLLM, SGLang, PyTorch, ONNX; оптимизация инференса на GPU
•Построение RAG-систем (включая мультимодальные): chunking, эмбеддинги, индексация, retrieval
•Написание промптов для агентов, настройка Guardrails, проведение бенчмарков и нагрузочных тестов
•Технический ресерч ML/AI-инструментов, внедрение CI/CD, мониторинга и безопасности
Требования
•Опыт в DA и ML от 3-х лет
•Хорошее владение мат. статистикой
•Понимание принципа работы основных алгоритмов классического ML
•Опыт работы с табличными данными, временными рядами
•Опыт решения задач кластеризации, регрессии, классификации
•Опыт работы с xgboost/catboost/lightgbm
•Умение писать промышленный код
•Умение самостоятельно строить план работы и оценивать свои силы
•Необходим практический опыт разработки асинхронных и многопоточных приложений (asyncio)
•Умение строить отказоустойчивые системы с применением rate limiting, circuit breaker и обеспечением идемпотентности
•Обязателен опыт тестирования ML-систем и оценки качества LLM/RAG на основе golden datasets
•Будет плюсом: опыт работы в промышленности
Условия
•Удалённый или гибридный формат работы
•Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
•Корпоративный спортзал и зоны отдыха
•Возможность обучения за счет работодателя
•Поддержка от компании в жизненно важных событиях
•Бесплатный доступ к электронной библиотеке
