# ML-Engineer (Data Scientist)
Наша компания - АО «Оператор информационной системы» — дочернее предприятие ПАО «Интер РАО», созданное в 2018 году. Сегодня при поддержке Минстроя РФ и Минцифры РФ мы проводим модернизацию ГИС ЖКХ для улучшения качества работы с пользователями. Все изменения заложены в Плане развития (дорожной карте), утвержденной Правительством РФ. Наша команда - профессионалы, которые выполняют амбициозные задачи.
В текущую команду ищем ML-Engineerа (Data Scientist)
Обязанности:
•Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения.
•Решение NLP-задач (Preprocessing, Classification, Clustering, Summarization, NER, Prompt Tuning).
•Решение CV-задач (Image Classification, Object Detection, Segmentation, Recognition).
•Создание RAG (Retrieval Augmented Generation) пайплайнов.
•Дообучение LLM под бизнес-задачи.
•Разработка ИИ-агентов на базе LLM с использованием фреймворков LangChain/ GigaChain/ LandGraph.
•Мониторинг качества моделей и разработка пайплайнов оценки качества
Требования:
•Опыт работы в качестве инженера по машинному обучению от 2х лет.
•Знание основ построения баз данных (как преимущество, опыт работы с СУБД PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum).
•Знание основ построения аналитических хранилищ (Data Warehouse).
•Уверенные знания SQL.
•Уверенное программирование на Python и опыт работы с библиотеками: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
•Глубокое понимание Transformer-архитектур (BERT, GPT и др.).
•Опыт работы с embedding-моделями и семантическим поиском.
•Уверенные знания основных методов классификации и кластеризации (K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Support Vector Machines, Logistic Regression, K-means, DBSCAN и др.).
•Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Chroma, Elastic, pgvector, chunking.
•Опыт разработки RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation).
•Опыт работы с LLM (fine-tuning: LoRA / parameter-efficient tuning).
•Опыт работы с AI-агентами.
•Опыт вывода моделей в production (оптимизация, масштабирование).
•Аналитическое мышление, умение работать с большими объемами данных.
Как преимущество:
•Базовые навыки: Apache Kafka, Apache Airflow.
•Базовые MLOps навыки (Docker, Git, Linux (bash), MLflow).
•Опыт использования методов Reinforcement Learning.
•Построение мультиагентных систем.
Условия:
•Работа в офисе (гибрид);
•Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;
•Стабильность и перспективы IT-компании;
•Бронь от мобилизации;
•Амбициозные задачи и работу на всероссийском проекте;
•Полис ДМС, включая стоматологию, и полис выезжающего за границу;
•Корпоративную мобильную связь;
•Сильную команду профессиональных и отзывчивых коллег;
•Возможности обучения и профессионального развития;
•а также:
•Лучшие виды на Москву-Сити: находимся на набережной Т. Шевченко;
•Транспортную доступность от станций метро: Кутузовская (и Кутузовская МЦК), Студенческая, Киевская;
•Кухню в офисе со всем необходимым: холодильник, станция самообслуживания Милти, всегда вкусный кофе из собственной кофемашины;
•Столовые в шаговой доступности от офиса.
