Описание
Мы запускаем ИИ-инкубатор в Лемана ПРО, чтобы проверять смелые гипотезы и создавать продукты будущего. В рамках одного из ключевых Proof of Concept (PoC) мы ищем специалиста, который разработает модели для генерации изображений, дизайн-проектов и визуализаций готовых решений на основе ассортимента товаров Лемана ПРО. Это возможность работать на стыке Computer Vision и Generative AI, превращая идеи в работающие прототипы, которые в перспективе изменят клиентский опыт в сфере ремонта и обустройства дома.
Задачи
•Разрабатывать и исследовать ML-модели для генерации изображений и визуализации интерьерных/строительных решений на основе товаров Лемана ПРО.
•Проектировать и реализовывать end-to-end пайплайны для PoC: от сбора и подготовки данных до обучения, оценки и демонстрации результатов.
•Создавать и поддерживать фреймворки для оценки качества (evals) генеративных моделей и LLM-систем (контроль галлюцинаций, метрики качества генерации).
•Писать чистый, поддерживаемый production-ready код: модульная архитектура, unit-тесты, логирование, документация, code review.
•Оптимизировать инференс моделей (стоимость, latency, масштабируемость), работать с GPU-инфраструктурой.
•Обеспечивать информационную безопасность: контроль рисков prompt injection, защита персональных данных (PII) и корректное управление правами доступа в агентных системах.
•Тесно взаимодействовать с командой продукта и другими ML-специалистами для валидации бизнес-гипотез и дизайна A/B-тестов.
Требования
•Глубокое понимание принципов машинного обучения: подготовка данных и feature engineering, выбор архитектур, регуляризация, борьба с переобучением и data leakage, интерпретация результатов.
•Уверенные знания математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
•Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline/online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных (data drift).
•Уверенное владение Python и экосистемой: pandas / polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch (или аналоги).
•Уверенное владение SQL для работы с большими объемами данных.
•Навык написания production-кода: модульность, тестирование, логирование, Git, опыт участия в code review.
•Computer Vision и генеративный AI (генерация изображений, NeRF, 3D-реконструкция или аналогичные задачи).
•NLP, LLM и построение RAG-систем.
•Рекомендательные системы, поиск и ранжирование.
•Классическое машинное обучение или прогнозирование временных рядов.
•Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов и мониторинга поведения системы.
•Понимание рисков безопасности: prompt injection, некорректный tool calling, утечки данных.
•Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и orchestration-фреймворками (LangChain, LlamaIndex или аналоги).
•Опыт fine-tuning или адаптации LLM (LoRA / PEFT).
•Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием (state management), выбор инструментов, контроль автономности и human-in-the-loop.
•Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
•Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации инференса (квантование, ONNX, TensorRT и т.д.).
•Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Будет плюсом: опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах будет значительным преимуществом.
Условия
Условий в вакансии нет.
