О проекте
Мы ищем руководителя с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.
Обязанности
•Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;
•Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;
•Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;
•Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;
•Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);
•Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;
•Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.
Требования
•Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);
•Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;
•Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;
•Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
•Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
•Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);
•Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
•Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.
Будет плюсом
•Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;
•Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;
•Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.
Условия
•Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
•Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
•ДМС со стоматологией с первых недель работы.
