Разработчик нейросетевых алгоритмов / Специалист по машинному обучению (LLM, CV, RL)

Обязанности:

• Разработка и исследование в области LLM и NLP:
  • Создание, прототипирование и добучение крупных языковых моделей (LLM) для решения прикладных задач.
  • Разработка RAG-систем, агентных и мультиагентных архитектур.
  • Проведение экспериментов и внедрение новейших методов обработки естественного языка.
• Компьютерное зрение (CV) и обработка изображений:
  • Реализация и оптимизация state-of-the-art (SOTA) алгоритмов для детекции, классификации, сегментации и трекинга объектов.
  • Работа с мультимодальными моделями (например, BLIP-2, GLIP).
  • Разработка программного обеспечения для обработки визуальной информации.
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning - RL):
  • Исследование и практическое применение современных RL-алгоритмов (DQN, PPO, SAC и др.) для решения реальных задач, в том числе в области робототехники.
  • Участие в разработке сред для обучения агентов.
• Инженерия ML/DL инфраструктуры:
  • Разработка и поддержка высококачественных Python-библиотек, SDK и инструментов для глубокого обучения.
  • Оптимизация кода, создание unit-тестов, проведение code review и стандартизация процессов разработки (MLOps).

Требования:

• Высшее образование (или обучение на последних курсах) в области математики, информатики, физики или смежных технических дисциплин.
• Свободное владение Python (ООП, паттерны проектирования, структуры данных).
• Опыт работы с фреймворками для глубокого обучения, в первую очередь с PyTorch.
• Знание математической статистики и теории вероятностей.​​​​​​​
• Навыки работы с Git.​​​​​​​
• Технический английский язык для изучения научной литературы.
• Способность к самостоятельным исследованиям и быстрому освоению новых технологий.
• Умение работать с чужим кодом, аналитический склад ума и ответственность.
• Готовность глубоко разбираться в теоретических основах и применять их на практике.

Условия:

• Офисный формат работы, плавающее начало рабочего дня;
• Оформление по ТК РФ;
• ДМС со стоматологией после окончания испытательного срока;
• Бронирование от мобилизации;
• Возможности для профессионального развития;
• Возможность обучения в аспирантуре, повышения квалификации за счет предприятия, выступлений на конференциях.
• Командная работа, общение и обмен опытом;
• Спортзал, спортивные секции, тренажерный зал на территории;
• Дотационная столовая;
• Детский сад.