Разработчик AI продуктов

Дата размещения вакансии: 29.01.2025
Работодатель: РН-КрасноярскНИПИнефть
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Челябинск
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» - научно-исследовательский и проектный институт сопровождает деятельность ключевых предприятий «Роснефти» в Восточной Сибири и на Дальнем Востоке.

Институт входит в состав крупнейшего в Европе научного нефтегазового комплекса ПАО «НК «Роснефть»

ООО «РН-КрасноярскНИПИнефть» включен в реестр аккредитованных ИТ-компаний​.

Мы предлагаем:

  • работа в стабильной и развивающейся Компании с ИТ аккредитацией;
  • конкурентный уровень заработной платы (фиксированный оклад, ежемесячные и годовые премии) с каждым кандидатом обсуждается индивидуально в зависимости от опыта работы и квалификации;
  • режим работы с 09:00 до 18:15, пятница до 17:00;
  • предоставление социальных льгот, гарантий и компенсаций:
    • страхование работников (в т.ч. ДМС расширенный со стоматологией)
    • частичная компенсация стоимости спортивных абонементов;
    • возможность получения санаторно-курортное лечения;
    • различные виды материальной помощи;
    • корпоративная программа ипотечного жилищного кредитования; льготная ипотека для ИТ-компаний.
  • обучение, повышение квалификации, профессиональный рост;
  • отсрочка от воинской службы;
  • развитая корпоративная культура (корпоративные мероприятия, спортивное движение).

Что нужно делать:

  • проводить исследования для развития продуктов компании в области LLM-стрима и участвовать во внедрении результатов вместе с командой разработки;
  • разрабатывать и поддерживать компоненты продуктов на базе больших языков моделей;
  • исследовать и реализовывать современные подходы к решению амбициозных задач в сфере обработки естественного языка (NLP);
  • развивать RAG-системы.

Вам потребуется:

  • опыт работы в области NLP не менее двух лет;
  • опыт проектирования решений в сфере искусственного интеллекта;
  • знания микросервисной архитектуры;
  • понимание концепции машинного обучения и знание основных архитектур нейросетей;
  • понимание архитектуры и принципов разработки приложений;
  • умение работать с реляционными базами данных, такими как PostgreSQL и т.д;
  • понимание архитектуры современных больших языковых моделей (LLM);
  • опыт в fine-tuning-е моделей для векторизации текста, адаптация модели под нужный язык/домен;
  • знание методик fine-tuning-е LLM с помощью PEFT (LoRa, QLoRa, P-tuning и т.д.);
  • опыт внедрения моделей в продакшн;
  • понимание логики работы и внедрения LLM в рабочие процессы, знание prompt engineering;
  • навыки написания программного кода.