AI исследователь

Задачи: — Разработка архитектуры агентов с управлением состоянием диалога и контекстом, динамическим выбором инструментов (tool calling), настройкой уровней автономности и сценариев human-in-the-loop; — Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели от подготовки признаков до интерпретации результатов; — Применение методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации и уверенный выбор алгоритмов под задачи; — Владение математической статистикой для проверки гипотез, расчёта доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов; — Построение системы метрик, включая офлайн- и онлайн-показатели, кросс-валидацию и оценку бизнес-эффекта; — Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене; — Опыт работы в одном из направлений: классическое машинное обучение, временные ряды и прогнозирование, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, NLP, LLM и генеративный AI; — Использование языков и библиотек: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL; — Написание поддерживаемого production-кода с модульной архитектурой, юнит-тестами, логированием, документацией, работой с GitFlow и код-ревью; — Построение пайплайнов оценки (LLM Evals) с контролем галлюцинаций, релевантности ответов и мониторингом поведения системы; — Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента; — Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками; — Оценка стоимости, latency и масштабируемости LLM-решений; — Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах; — Работа с инфраструктурой и оркестрацией: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes; — Мониторинг и наблюдаемость с использованием Prometheus, Grafana, OpenTelemetry; — Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference; — Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT); — Проектирование agentic workflows или multi-agent-систем; — Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Требования: — Senior уровень с практическим опытом в AI и ML; — Знание Python, SQL и соответствующих библиотек и инструментов; — Опыт написания production-кода и работы с системами контроля версий; — Опыт работы с LLM, NLP и генеративным AI; — Знание инфраструктуры и оркестрации ML-процессов; — Опыт работы с highload-системами в e-commerce или retail; — Понимание информационной безопасности и защиты данных. Условия: — Удалённая работа с графиком МСК ± 2 часа; — Зарплата от 260 000 до 300 000 рублей в месяц; — Проект до конца года с возможной пролонгацией; — Оформление по договору ИП; — Требуется гражданство и проживание в России.