Lead ML-Engineer (NLP, LLM)

Дата размещения вакансии: 12.02.2025
Работодатель: Контур
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет
Центр искусственного интеллекта в Контуре помогает зарабатывать деньги за счет технологий машинного обучения и больших данных. Например, чат-бот Сирена экономит около 25% времени консультантов техподдержки в чатах, а технология распознавания речи обрабатывает тысячи лет записей каждый год. Мы постоянно следим за прогрессом в технологиях и разрабатываем новые методы и алгоритмы, чтобы сделать инновации доступными для использования в продуктах и процессах компании.

В Центре искусственного интеллекта представлены разные роли: Data Scientist-ы, разработчики и аналитики данных, DevOps-инженеры, QA-специалисты, системные аналитики, product- и project-менеджеры. Свое железо (V100/A100) и асессорская служба позволяют нам не ограничивать себя при работе с чувствительными данными. А крутая инфраструктурная команда создает, улучшает и развивает инструменты MLOps на любой вкус от ресерча до прода.

Сейчас мы ищем техлида в команду прикладных проектов и перспективных направлений.

Команда прикладных проектов и перспективных направлений занимается проверкой гипотез и решением бизнес-задач на основе ML-решений.

Чем предстоит заниматься

  • Разработка системы LLM-агентов для разных продуктов Контура, благодаря которым получается подогревать лидов и делать персонализированные предложения.

  • Создание AI-ассистентов, исходя из запросов заказчиков.

  • Сборка MVP-решений, подтверждающих или опровергающих бизнес-гипотезу, например, для маркетинговые исследования при помощи AI.

Наши ожидания

  • Опыт разработки, внедрения и оценки эффективности решений на основе современных моделей NLP в роли ведущего / лида проекта.

  • Широкая насмотренность в работе с LLM, RAG, практический опыт использования современных подходов к разработке решений на основе LLM: agents, chain of thought, ReAct, tool calling.

  • Опыт проверки гипотез и быстрого выпуска MVP решений.

  • Опыт и готовность работать с внутренними заказчиками от сбора и приоритизации требований до представления результатов.

  • Опыт выстраивания процессов и внедрения best practices в области разработки и анализа данных.

  • Уверенные скилы в разработке и dev-ops (Docker, CI-CD, FastAPI, SQL), готовность что-то поднять с нуля и поделать руками.​​​​​​​