Описание
Компания развивает масштабные продукты и проекты в направлениях умного магазина, роботизации, беспилотности и GenAI.
Задачи
•Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий
•Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев
•Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей
•Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation
•Обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов
•Оценивать качество ML/AI-решений
•Формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики
•Проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения
•Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации
•Участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска
Требования
•Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений
•Коммерческий опыт разработки на Python от 2 лет
•При общем опыте разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов
•Уверенное знание Python, NumPy, pandas и scikit-learn
•Практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком
•Знание методов машинного обучения и глубокого обучения
•Опыт подготовки и анализа данных, обучения и валидации моделей, выбора метрик, борьбы с переобучением, анализа ошибок и интерпретации результатов экспериментов
•Практический опыт хотя бы в одном направлении: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели
•Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения
•Навыки проведения воспроизводимых экспериментов
•Навыки работы с SQL и реляционными базами данных
•Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки
•Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD
•Понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах
•Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок
•Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария
•Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками
•Умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений
•Будет плюсом знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов
Условия
•Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию
•ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи
•Работа в офисе в Москве или Краснодаре либо удалённо из других городов РФ
•Офисы также есть в Санкт-Петербурге и Иннополисе
•Корпоративные скидки от компании и партнёров
•Бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+
•Ежегодная программа признания с праздником и подарком
•Обучение, конференции и митапы
•Программа для руководителей Leadership club
•IT-комьюнити для обмена практиками и развития
•Партнёрство с Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT-компетенций
•Социально-психологическая поддержка от более 370 специалистов
