Обязанности:
Основные задачи:
• Разработка оркестратора для управления диалогами и маршрутизации запросов между компонентами ассистента.
• Работа с мультиинтентными запросами: извлечение, классификация и корректная обработка нескольких намерений в одном сообщении.
• Проектирование и реализация агентных систем (LLM-агенты), способных выполнять последовательности действий для решения пользовательских задач.
• Улучшение качества NLP-моделей: обучение, дообучение, оценка и оптимизация.
• Анализ пользовательских диалогов и внедрение улучшений на основе данных.
Обязанности:
- Обучение моделей BERT-like и LLM (PEFT, RLHF)
- Проектирование и реализация RAG пайплайнов
- Оптимизация моделей по latency (квантование, distillation, ONNX/TF оптимизации, Triton и т. п.)
- Проектирование оценки качества и мониторинга решений
- Взаимодействие с командой продукта, инженерами данных и ML инженерами для сбора требований и оценки влияния решений.
- Документирование архитектурных решений, экспериментов и инструкций по эксплуатации."
Требования:
• Опыт работы в области Data Science/ML: 3+ лет.
• Практический опыт внедрения моделей в продакшн: 1+ год.
• Глубокие навыки Python и распространённых библиотек: PyTorch и/или TensorFlow, Hugging Face Transformers.
• Опыт с LLM/RAG: построение пайплайнов, embeddings, retrieval (FAISS/Milvus/Pinecone), LangChain/Haystack
• Опыт оптимизации моделей: квантование, дистилляция, ONNX, TorchScript, Triton или аналогичные технологии.
• Навыки тестирования ML (unit tests для моделей, интеграционные тесты, E2E).
Желательно (плюсом):
• Знание MLOps-инструментов: Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), MLflow/W&B.
• Понимание архитектуры распределённых систем и практик деплоя API (FastAPI/Flask).
• Опыт работы с базами данных и ETL: SQL, Spark/BigQuery или аналоги.
• Опыт с production monitoring/observability: Prometheus, Grafana, Sentry.
• Опыт оптимизации затрат (cost aware inference), batch inference pipelines.
• Опыт в области информационной безопасности/сопровождения персональных данных (GDPR).
• Опыт работы с feature stores, data lineage и governance.
• Математическая сильная база: статистика, вероятности, оптимизация.
• Опыт управления командами от 2 человек
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение
