Лига Цифровой Экономики

ML-инженер

Коротко

ML-инженер в Лиге Цифровой Экономики (Москва, гибрид) будет разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для бизнес-задач, работать с данными и признаками, а также создавать решения на базе больших языковых моделей (LLM), включая RAG-системы и retrieval-контур. Требуется опыт самостоятельной разработки ML-моделей, уверенное владение Python, PyTorch/TensorFlow, SQL, Docker, Git, CI/CD, а также опыт с Opensearch и pgvector. Компания — крупный ИТ-интегратор с 6000+ сотрудниками, специализирующийся на проектах цифровой трансформации.

О компании
Лига Цифровой Экономики — это 6 000+ человек и 1 000+ проектов цифровой трансформации каждый год! Создаем инновационные решения для крупнейших компаний страны, используя современный и разнообразный стек технологий. Лига — это талантливые и разносторонние люди. Мы одна большая команда, поддерживаем интересы и начинания друг друга.
Атмосфера и культура — Молодой коллектив, свобода в принятии решений, а также доверие внутри команд.
Комфортные условия — Тебя ждет уютная обстановка для сосредоточенной работы и комфортного проведения времени с командой.
Развитие — Профессиональный рост наших экспертов — одна из целей Лиги: мы вкладываем ресурсы в тех, кто хочет стать лучше вместе с нами.
Сообщества — Лига Спорта, Лига Экспертов, ЛигаPerformance, Лига Интеллекта, CyberЛига, а также возможность организовать свое сообщество.
Твои задачи
•Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели для прикладных бизнес-задач на всех этапах: от подготовки данных и формирования гипотезы до внедрения модели.
•Исследовать данные, находить закономерности и формировать признаки для моделей.
•Подготавливать и обрабатывать датасеты.
•Разделять данные на train, validation и test.
•Проводить ML-эксперименты, сравнивать подходы и выбирать наиболее эффективные решения.
•Разрабатывать решения на базе больших языковых моделей (LLM) (RAG-системы и др. прикладные инструменты).
•Настраивать полный retrieval-контур: подготовку и разбиение документов, embeddings, векторный поиск, Hybrid Search, стратегии retrieval и маршрутизацию запросов.
•Выводить модели и AI-решения в production и сопровождать их дальнейшую работу.
Мы ждем от тебя
•Хорошее понимание процесса обучения моделей машинного обучения и базовых принципов работы нейронных сетей.
•Опыт самостоятельной разработки и обучения ML-моделей.
•Уверенное владение Python и умение писать поддерживаемый код, опыт работы с PyTorch/TensorFlow, SQL, Docker, Git, CI/CD.
•Знание классических алгоритмов и структур данных.
•Умение проектировать AI-системы.
•Опыт работы с Opensearch, pgvector.
Что мы обеспечим
•Возможность работы в дружной молодой команде профессионалов.
•Сессия профессионального развития, по итогу которой составляется план индивидуального развития для каждого сотрудника.
•Тренинги за счет компании, внутренние семинары, внутренние митапы, мы очень любим учиться новому.
•Корпоративная культура со своими ценностями и традициями, в которой каждый чувствует себя частью команды.
Наши ценности
Доверие — Поддержка и открытость
•Всегда держим слово
•Действуем по взаимной договоренности
•Поддерживаем дружеские и профессиональные отношения
•Слаженно работаем для достижения высоких результатов
Энергия — Сила и активность
•Выстраиваем открытые взаимоотношения
•Проявляем инициативу
•Предлагаем помощь
•Делаем все, чтобы реализовывать идеи
Экспертиза — Уникальные проекты и знания
•Учимся друг у друга
•Обмениваемся опытом
•Стремимся формировать выгодные предложения
•Оперативно узнаем о профессиональных трендах и сами задаем их
ООО «Философия.ИТ» представляет бренд Лига Цифровой Экономики.

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте