Обязанности:
Цифров — AI-driven платформа для управления инцидентами в реальном времени. Мы технологическая компания, создающая интеллектуальные B2G/B2B-решения на стыке AI, DevOps, Big Data и системной интеграции. Наши ключевые продукты автоматизируют мониторинг, анализируют события и принимают решения в критических инфраструктурах. У нас ты сможешь: • работать с generative AI и боевыми ML-моделями, • развивать масштабируемые микросервисы с высокой отказоустойчивостью, • внедрять сложные архитектурные решения в сфере инцидент-менеджмента, • быть частью крупного национального цифрового проекта. Мы ищем ML-инженеров, которые хотят делать осмысленную технологию — для реального мира, а не абстрактных задач на направление Разработки интеллектуальных алгоритмов (LLM, RAG, computer vision). Чем предстоит заниматься: Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для задач: диалоговых систем (чат-ботов) с поддержкой естественного языка (NLP/NLU/LLM); генерации 3D-моделей по текстовому или мультимодальному описанию (text-to-3D). Интеграция ML-моделей в production-окружение: API, микросервисы, облачные платформы. Проведение экспериментов, A/B-тестирование, мониторинг качества и дрейфа моделей. Работа с мультимодальными данными (текст, изображения, 3D-геометрия). Коллаборация с командами frontend/backend, дизайнерами и product-менеджерами. Что для этого необходимо: Высшее образование в области Информационных технологий, Прикладной математики, ИИ или смежных дисциплин. Опыт работы ML-инженером 2-4 года коммерческой разработки на Python, из них не менее 1 года прямого опыта работы с ML/LLM проектами, включая опыт в production-развертывании моделей. Уверенное владение Python и экосистемой ML/DL: PyTorch / TensorFlow, Hugging Face Transformers, LangChain, LlamaIndex и др. Самостоятельное развертывание и запуск хотя бы одной открытой LLM (например, Llama 2/3, Mistral, Mixtral, Command R+) с использованием transformers или llama.cpp. Практический опыт дообучения (fine-tuning) моделей под конкретную задачу (например, классификация текста, генерация кода, чат-бот) с использованием библиотек от Hugging Face. Понимание и применение техник квантования (quantization) для оптимизации размера и скорости работы моделей (4-bit, 8-bit). Умение работать с готовыми инструментами для дообучения (например, Axolotl, TRL, Unsloth). Опыт работы с: современными архитектурами LLM (Transformer, RAG, fine-tuning, LoRA, quantization); библиотеками для обработки 3D-данных (Open3D, PyTorch3D, trimesh, Blender API и пр.); методами генерации 3D (NeRF, DreamFusion, Point-E, Shap-E, Stable Diffusion 3D и аналоги). Знание принципов MLOps: контейнеризация (Docker), CI/CD, оркестрация (Kubernetes), мониторинг (Prometheus, Grafana). Опыт работы с облачными платформами (AWS/GCP/Azure) — желательно. Понимание этических и юридических аспектов использования ИИ (особенно в генеративных системах). Будет преимуществом: Публикации в области NLP, компьютерного зрения или генеративного 3D-моделирования (CVPR, NeurIPS, ICML и др.). Опыт создания end-to-end AI-продуктов «с нуля». Знание Rust/C++ для высокопроизводительных компонентов. Опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Qdrant). Понимание pipeline’ов для обработки пользовательского ввода в реальном времени. Опыт работы с GPU (NVIDIA) и управления зависимостями (CUDA, cuDNN). Что мы предлагаем: Работу в аккредитованной ИТ-компании; Полное соблюдение ТК РФ (оформление с первого рабочего дня, белая зп, оплачиваемые отпуска и больничные); Обучение за счет компании; Конкурентоспособный уровень вознаграждения; Годовой бонус по результатам работы; Гибкий график работы: мы за work-life balance и свободу в организации рабочего времени, главное, чтобы задачи были выполнены в срок; Спокойная работа по спринтам без суеты; Штаб-квартира компании располагается в Москве в 10 минутах пешком от м. Новослободская / м. Маяковская (формат работы обсуждается).Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Маяковская, Новослободская
Программный Продукт, ИТ-компания