Парадная улица 3к1
Обязанности:
- Разрабатывать LLM-агентов: пайплайны, промпты, tool use, RAG.
- Работать с ML-моделями: фичи, обучение, оценка качества.
- Строить эвалы и метрики для ML- и LLM-систем.
- Оборачивать модели в прод: FastAPI, MLflow, Prefect.
Требования:
-
Уверенный Python (ООП, pandas/numpy).
-
Основы ML: типы задач, train/test, переобучение, базовые метрики.
-
Практика с LLM API (любым) — хотя бы на уровне пет-проектов.
-
Базово: Git, Docker, SQL, FastAPI.
-
Будет плюсом учёба на программах по ИИ и данным: «Искусственный интеллект», «Машинное обучение», «Data Science» (ИТМО, ВШЭ, СПбГУ, МФТИ, СПбПУ и др.).
Направления:
01.03.02 – Прикладная математика и информатика
02.03.01 – Математика и компьютерные науки
02.03.02 – Фундаментальная информатика и информационные технологии
09.03.04 – Программная инженерия
09.03.01 – Информатика и вычислительная техника
01.03.04 – Прикладная математика
Будет плюсом: Пет-проекты с ML или LLM-агентами — любой код, который можно показать. Kaggle, хакатоны, курсы уровня специализаций Andrew Ng. Опыт работы с ИИ-ассистентами (Claude Code, Cursor и т.п.).
Условия:
- Возможность работать над эксклюзивными проектами, где идеи сотрудников реально влияют на развитие компании;
- Материальные бонусы к праздникам и значимым событиям;
- Дружная команда настоящих экспертов, открытая к обмену знаниями и опытом;
- Комфортный офис в историческом центре Петербурга (м. Чернышевская) с уютной кухней, бесплатным кофе/чаем и насыщенной корпоративной жизнью;
- График: 5/2 с 9:00 до 18:00 (офисный формат), возможно гибкое начало рабочего дня, гибрид обсуждается.
