Обязанности:
Присоединяйтесь к MWS AI. Здесь мы разрабатываем современные AI-решения для различных сфер: от банковской до медицины и телекома. Мы стремимся к инновациям в области речевого ИИ, видеоаналитики и Gen AI: активно занимаемся исследованиями и публикуем научные статьи. В MWS AI вы найдете профессиональное сообщество единомышленников и возможности для реализации прорывных проектов. Мы строим ядро нашей AI Agents Platform — систему, в которой сходятся Intent Recognizer, NER/NEL, LLM, RAG, AutoML и другие технологии. Сейчас нам нужен ML-лидер, который сможет превратить эти возможности в зрелый продукт и вести команду на уровне и исследований, обучения ML-моделей, и вывода их в продакшн В этой роли вы будете: Руководить командой из 18–20 full-stack и ML-инженеров: проводить code review, архитектурные разборы, выстраивать инженерные практики. Определять архитектуру ключевых компонент платформы — от моделей до инфраструктуры. Проектировать надёжный, масштабируемый и воспроизводимый ML-пайплайн (deterministic → fast preview → final render). Развивать существующие и создавать новые ML-модули платформы; обучать модели, внедрять новые подходы. Совместно с техлидером и продактом платформы формировать roadmap, расставлять приоритеты и управлять техдолгом. Отвечать за эффективность и надёжность решения. Мы ожидаем, что у вас есть: 8+ лет разработки на Python, 3+ лет управления командой 8+ человек Глубокое понимание ML/DL, архитектур моделей и полного цикла ML-разработки. Опыт деплоя, оптимизации и сопровождения моделей на GPU. Навыки проектирования микросервисов и event-driven архитектур. Знание алгоритмов, async/parallel паттернов, систем хранения (Postgres, Redis). Опыт работы с Docker, CI/CD, базовым k8s, мониторингом (Prometheus/Grafana). Английский на уровне свободного чтения и общения. Преимуществом будет: Участие в ML-сообществе: публикации, open-source contributions, участие в соревнованиях/конференциях. Практическое знание распределённого обучения: DDP/FSDP, ZeRO, микро-батчинги, training-throughput оптимизации. Навыки системного дизайна: построение архитектур, выдерживающих рост нагрузки x10–x100. Опыт построения RAG-систем. Профильное техническое образование. Что мы предлагаем: Удобный формат работы на ваш выбор - офис, гибрид или удаленка. Комфортный офис в 5 минутах пешком от метро Курская/Чкаловкая (Москва). Медицинскую страховку с 1 месяца, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой, Компенсацию мобильной связи. Участие во внешних IT конференциях и обучающих программах Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки. Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music. Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее.Похожие вакансии
Data Science Lead, ML & AI Architect (DS Lead, CDS, ML/DS/Data Lead)
Договорная
Москва. Станции метро: Чкаловская, Курская
Цифровой семейный офис