Ищем ML-разработчика, который будет улучшать качество претрейна Alice AI LLM — направление, отвечающее за умность базовой модели и качество данных.
Задачи:
— Эксперименты с претрейн-моделями: ставить и анализировать вычислительно тяжёлые эксперименты с претрейн-стадией, проверять гипотезы об источниках прироста ризонинг-способностей, постановка и выбор сетапа эксперимента.
— Пайплайны данных: строить эффективные пайплайны сбора, синтеза, обработки и фильтрации обучающих данных в новых доменах, масштабировать и оптимизировать их.
— Изменение процесса обучения: модифицировать процесс обучения модели для улучшения ризонинга, внедрять изменения в обучающий пайплайн и оценивать их влияние.
— Экспертные модели: обучать модели-верификаторы для проверки качества данных и ответов, модели для генерации обучающих данных SOTA в узком домене, модели-фильтры для отсева некачественных данных.
— Исследование скейлинга: исследовать законы скейлинга качества модели с точки зрения данных и вычислений, определять влияние масштабирования на рост рассуждающих способностей в разных доменах.
Требования:
— Глубокое понимание NLP.
— Знание Python и опыт разработки на нём.
Будет плюсом:
— Опыт обучения претрейн-моделей в любой из модальностей (NLP, CV, звук, рекомендации).
— Опыт построения эффективных CPU/GPU-пайплайнов.
— Погружение в области исследования языковых моделей (RL, архитектуры или данные для LLM).
Группа компаний «ДОМ.РФ» реализует национальные проекты в области жилищного строительства и ипотеки. Более 25 лет занимается развитием жилищной сферы в России. В компании работает более 9 тысяч человек, из которых более 1,5 тысяч — команда цифровой вертикали, которая проводит цифровую трансформацию строительной отрасли и создает инновационные ИТ-продукты.
Задачи:
— Разработка требований информационной безопасности к контейнерной инфраструктуре (Kubernetes) и CI/CD (GitLab CI), контроль их исполнения
— Обеспечение безопасности контейнерной платформы: защитные механизмы, контроль конфигураций, управление доступом и секретами
— Обеспечение безопасности процессов сборки и поставки ПО: защита сборочной инфраструктуры, встраивание проверок безопасности в пайплайны
— Мониторинг, выявление и реагирование на инциденты информационной безопасности в контейнерных средах с интеграцией в процессы ИБ (SIEM/SOC, регламенты реагирования), управление уязвимостями
— Разработка стандартов и политик безопасности, проведение аудитов, контроль устранения замечаний
— Руководство направлением: планирование, команда, взаимодействие с ИТ
Требования:
— Глубокое знание безопасности Kubernetes (RBAC, сетевые политики, hardening, runtime-защита)
— Опыт защиты CI/CD на базе GitLab: безопасность раннеров и секретов, интеграция сканеров (SAST/DAST/SCA) в пайплайны
— Практический опыт SecOps: детектирование угроз (SIEM), реагирование на инциденты, управление уязвимостями
— Понимание процессов информационной безопасности (инцидент-менеджмент, управление рисками)
Возьму 1–2 проекта на комплексное SMM-продвижение. Меня зовут Яна, я руковожу SMM-командой в Тольятти и лично веду каждый проект — от разработки стратегии до контроля результата.
💎 Создание и развитие собственных базовых языковых моделей Авито: проверка гипотез в области претрейна, continual pre-training, post-training, RL и синтетических данных, масштабирование обучения и оптимизация инференса (квантование, speculative decoding), построение процедур оценки качества моделей, написание продакшен-кода на Python и PyTorch.
Задачи:
— проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы (индексация, ретривал, ранжирование, генерация)
— разрабатывать автономных AI-агентов с использованием планирования, вызова инструментов (function calling) и мультиагентной оркестрации
— обучать и дообучать NLP-модели (classification, embeddings) и современные LLM под бизнес-задачи (SFT, LoRA/QLoRA)
— строить системы оценки качества генерации, внедряя продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, кастомные LLM as a judge)
— переводить бизнес-задачи в ML-постановку и реализовывать решения полного цикла от гипотезы до интеграции в продакшен.
Требования:
— опыт работы в Deep Learning от 3 лет, включая обучение моделей на PyTorch
— продвинутое понимание архитектуры современных LLM, включая механизмы attention, MoE, принципы инференса (KV-cache, batching) и методы alignment
— практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных фреймворков
— уверенная база в классическом ML и NLP, знание статистики, алгоритмов поиска и векторизации (от TF-IDF до эмбеддингов)
— опыт работы с фреймворками для оценки и мониторинга LLM-решений, такими как Arize, LangSmith или Weights & Biases
— владение техниками промпт-инжиниринга и опыт их применения на практике для оптимизации работы моделей
— уверенное владение Git и Linux-окружением.
Будет плюсом:
— базовое понимание принципов проектирования архитектуры микросервисов
— опыт опромышливания AI-агентов и знание принципов LLMOps, включая CI/CD, оркестрацию и управление версиями промптов
— глубокое понимание архитектуры масштабируемых RAG-систем и опыт работы с векторными базами данных
— опыт разработки асинхронных сервисов (asyncio) и интеграции ML-моделей в высоконагруженные системы.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— гибридный формат работы
— ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия
— корпоративный спортзал и зоны отдыха
— более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
— программа адаптации и помощь руководителя на старте
— расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
— гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
— подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
— вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
-Улучшение MCP-сервера: Вам предстоит расширить функциональность MCP-сервера, добавить инструменты для поиска и получения детальной информации о компонентах (пропсы, API, примеры). -Создание системы управления правилами и промптами для AI-ассистентов: Вы будете создавать централизованное хранилище версионированных промптов и правил поведения AI-ассистентов.
Задачи:
— Участвовать в развитии технологий продукта от обсуждения задач до запуска их в production
— Находить узкие места в производительности и оптимизировать их
— Проводить эксперименты и анализировать метрики
— Работать с ci/cd и тестами
— Работать с sentry – планово решать баги, дежурить
— Рефакторить компоненты, проводить ревью чужого и своего кода
— Постоянно развиваться, учиться, прокачивать свои знания и навыки
Требования:
— Владеете JavaScript, TypeScript, CSS и React
— Понимаете, как работают современные браузеры
— Умеете предлагать и отстаивать свои решения
— Внимательны к деталям
— Оптимизировали производительность сайтов
— Разбираетесь в webpack
— Писали код для бэкенда
— Работали с ci/cd
— Писали unit/e2e тесты
— Самостоятельны и готовы к исследовательским задачам без четкого ТЗ
Условия:
— График: 5/2 с гибким началом рабочего дня (с 10 до 11)
— Формат работы: офис (Москва, м. Серпуховская)
Ищем HR / Recruiter в GameDev-команду 🎮, который поможет нам формировать команду разработчиков и специалистов для текущих и будущих GameDev-проектов. - Искать кандидатов на различные позиции в GameDev.
Ищем HR / Recruiter в GameDev-команду 🎮, который поможет нам формировать команду разработчиков и специалистов для текущих и будущих GameDev-проектов. - Искать кандидатов на различные позиции в GameDev.
Ищут руководителя инженерной команды с опытом в инфраструктуре, DevOps или SRE от трёх лет. Будете управлять разработкой платформы: ставить цели и приоритеты, планировать релизы и квартальные цели, отвечать за попадание в сроки и качество эксплуатации, нанимать и развивать команду, участвовать в архитектурных решениях и держать под контролем техдолг.
