О Лаборатории ИИ:
Мы исследуем тренды и технологии в области ИИ, создаём и развиваем AI-продукты, оказываем экспертную поддержку командам компании в разработке решений на базе ИИ. Участвуем в пресейлах и пилотных внедрениях, организуем хакатоны и формируем внутренний и внешний бренд нашей экспертизы.
Чем предстоит заниматься:
-
Проектировать и внедрять AI/ML решения как для внутренних задач компании, так и для внешних заказчиков, оптимизируя их бизнес-процессы и повышая эффективность принятия решений.
-
Участвовать в пресейлах и пилотных проектах с внешними клиентами: проводить анализ бизнес-требований, выбирать подходящие технологии и формировать архитектуру решений.
-
Проектировать архитектуру данных и интегрировать AI/ML решения в существующие процессы и системы заказчиков.
-
Производить подготовку данных, разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения.
-
Организовывать процессы MLOps/DataOps, включая развертывание, мониторинг производительности и оптимизацию решений.
-
Документировать проекты и процессы для обеспечения прозрачности и повторного использования наработок.
Требования:
Образование и опыт работы:
-
Высшее образование в области компьютерных наук, информационных технологий, математики или смежных специальностей.
-
Опыт работы в IT не менее 5 лет, в том числе от 3 лет с фокусом на машинное обучение и искусственный интеллект.
Технические навыки:
-
Опыт проектирования архитектур AI/ML решений с учетом лучших мировых практик.
-
Знание нотаций для описания процессов и потоков данных (BPMN, UML).
-
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, особенно в областях предиктивной аналитики, обработки естественного языка (NLP) и компьютерного зрения (CV), с умением эффективно применять их для решения конкретных задач.
-
Опыт работы с современными фреймворками AI/ML (TensorFlow, PyTorch и др.).
-
Практический опыт организации ETL/ELT-процессов (например, Apache Airflow).
-
Знание принципов и инструментов MLOps и DataOps.
-
Опыт работы с инструментами контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes).
-
Опыт работы с большими языковыми моделями (LLM), тонкой настройкой (fine-tuning) и RAG (Retrieval-Augmented Generation).
-
Опыт интеграции решений с внешними API (REST API, SOAP).
Профессиональные качества:
-
Умение просто и понятно объяснять сложные технические концепции коллегам и заказчикам.
-
Умение руководить техническими командами и обеспечивать высокое качество результатов.
-
Отличные коммуникативные навыки, способность эффективно взаимодействовать с разными командами и заказчиками.
-
Опыт работы по Agile-методологиям.
Что мы предлагаем:
-
Возможность работать в инновационной команде, доступ к ресурсам для обучения и профессионального роста, участие в международных проектах.
-
Гибкий график, работа удаленно и из офисов.
-
Участие в специализированных конференциях и воркшопах.