ML-инженер

Дата размещения вакансии: 06.08.2026
Работодатель: Ситуационно-Информационный Центр Министерства Транспорта Российской Федерации
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Большая Почтовая улица 26с1
Требуемый опыт работы:
От 1 года до 3 лет

«СИЦ Минтранса России» — федеральное государственное бюджетное учреждение, подведомственная структура Минтранса России.

Основным направлением является обеспечение цифрового управления различными транспортными системами, создание и обеспечение работы единого информационного пространства данных различных цифровых систем транспортного комплекса, а также мониторинг реализации федеральных и национальных проектов и единой государственной Транспортной стратегии.

Мы имеем широкий спектр задач в области цифровой трансформации и информационно-аналитического сопровождения транспортной отрасли России.

Ищем ML Инженера , специалиста, который будет отвечать за полный цикл: от выбора и локального запуска моделей до встраивания их в закрытые бизнес-процессы компании без доступа к внешней сети.

Обязанности:

  • Развертывание и оптимизация локальных LLM на серверах компании (GPU/CPU);
  • Разработка пайплайнов обработки данных: парсинг, очистка, структурирование и извлечение сущностей;
  • Построение и настройка RAG-систем на локальных векторных БД для работы с конфиденциальными данными;
  • Интеграция ML-решений во внутренние информационные системы через API;
  • Обеспечение безопасности, стабильности и автономной работы решений в закрытом контуре.

Требования:

  • Опыт работы ML/NLP Engineer или Backend/DevOps Engineer с фокусом на ML от 2–3 лет;
  • Уверенное знание Python (PyTorch, Transformers, FastAPI);
  • Опыт работы с LLM и инструментами локального вывода: vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI;
  • Практический опыт построения RAG-систем (LangChain, LlamaIndex);
  • Опыт написания SQL-запросов и работы с PostgreSQL;
  • Понимание методов оптимизации моделей (квантование, KV Cache, оптимизация контекста);
  • Опыт работы с Docker, Docker Compose, NVIDIA CUDA, nvidia-docker;
  • Понимание особенностей развертывания решений в закрытом контуре (offline deployment, локальные репозитории, хранение весов моделей);
  • Опыт разработки многопоточных и асинхронных сервисов на Python;
  • Практический опыт внедрения и эксплуатации LLM в production на собственных серверах.
  • Будет преимуществом:
    Опыт Fine-Tuning моделей (LoRA, QLoRA).
    Опыт работы с Kubernetes/K3s.

Условия:

  • График работы 5/2;
  • Испытательный срок 3 месяца;
  • Адрес работы: Москва, Большая Почтовая улица, 26с1
  • Достойный (рыночный) уровень белой ЗП (обсуждается на собеседовании);
  • Комфортные условия труда;
  • Полное соблюдение ТК РФ;
  • Демократичный коллектив.