Задачи:
— Руководство командой ручного тестирования сетевого оборудования.
— Анализ и ревью требований, подготовка дизайна и сценариев тестирования.
— Оптимизация тестовой базы и улучшение покрытия тестами.
— Организация тестирования новой функциональности и приемочных тестов для релизов.
— Координация работы команды и взаимодействие со смежными подразделениями.
— Анализ результатов, классификация дефектов, подготовка отчетов.
— Совершенствование процессов тестирования, измерение и улучшение качества продукта.
Требования:
— Опыт работы с сетями в ЦОД.
— Экспертное знание и практический опыт работы с протоколами ЦОД: MC-LAG, BGP, OSPF, VxLAN.
— Опыт управления командой от 3–4 человек, подбор и мотивация сотрудников.
— Понимание устройства компьютеров и ОС, опыт работы с Linux.
— Опыт работы с системами версионирования, управления задачами и дефектами.
— Понимание процессов разработки и тестирования; организаторские способности и аналитическое мышление.
Плюсом:
— Опыт проектирования и внедрения сетевой архитектуры.
— Автоматизация тестов на Python или Go.
— Сертификации: Cisco CCNA/Juniper JNCIA, Huawei HCIP/HCIE, Ericsson Extreme.
— Тестирование высоконагруженных систем и опыт с ЦОД.
Условия:
— Зарплата: 250 000 - 320 000 руб (gross, ИП РФ или ТК РФ, аккредитация есть).
— Формат: удалённо.
— Полная занятость.
Задачи:
- Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы.
- Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты.
- Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода.
- Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами.
- Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз.
Требования:
- 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM.
- Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей.
- Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn.
- Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex.
- Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning.
- Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD.
- Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны.
Будет плюсом:
- Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах.
- Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL.
- Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы.
- Опыт работы в кросс-функциональных командах.