Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
-Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив. -Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта.
Задачи:
— Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив
— Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop
— Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта
— Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене
— Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы
— Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента
— Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений
Требования:
— Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов
— Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации
— Уверенный выбор алгоритмов под задачу
— Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов
— Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование
— Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL
— Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью
— Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками
— Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах
— Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes
— Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry
— Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference
— Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT)
— Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем
— Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
80/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Серьёзная senior роль AI исследователя с широким спектром задач и современным стеком, прозрачной зарплатой и удалёнкой, но с высокой нагрузкой и ожиданием глубоких знаний.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Широкий круг задач
Объём задач широкий: от разработки моделей и архитектуры агентов до мониторинга, безопасности и оценки бизнес-эффекта, что требует разносторонних навыков.
Из объявления
-Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив … -Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in