Обязанности:
С 2006 года производим оборудование и разрабатываем программное обеспечение для спутникового мониторинга транспорта и контроля движимых объектов. У компании есть собственная исследовательская лаборатория, облачная платформа X-Keeper Panel для мониторинга и аналитики, API для интеграций, а также серверное ПО X-Keeper Server BIGDATA для приема, обработки и хранения телематических данных Сейчас мы хотим усилить команду ML/AI-направлением. Для нас это не роль «под готовый конвейер», а позиция с реальным влиянием на то, как компания будет работать с искусственным интеллектом дальше: от выбора подходов и моделей до запуска прикладных решений.Чем предстоит заниматься: Исследовать и проверять гипотезы в области ML/AI под реальные бизнес-задачи компании;. Разрабатывать первые прикладные решения, в том числе:OCR и извлечение данных из документов и заявок;Системы скоринга;Аналитические и рекомендательные модели;Решения для работы с телематическими, событийными и операционными данными; Разбираться, какие AI/ML-сценарии действительно имеют бизнес-смысл, а какие нет; Помогать компании выстроить практику работы с ИИ внутри: выбрать базовый стек, определить архитектурный подход, подобрать модели и инструменты; Участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для ML/AI: сервер, окружение, пайплайны, хранение артефактов, инференс; Проектировать и запускать пайплайны обработки данных, обучения, дообучения и применения моделей; Работать с неидеальными, неразмеченными и разнородными данными; Проводить EDA, очистку данных, подготовку признаков, эксперименты и оценку качества решений; Взаимодействовать с разработкой, аналитикой и бизнесом, чтобы переводить бизнес-задачи в технические решения; Помогать формировать внутренние стандарты и подходы к использованию AI/ML в компании. Требования: Уверенное владение Python; Практический опыт в Machine Learning / Applied AI / Data Science; Опыт работы с NLP, LLM, document AI, OCR или смежными прикладными задачами; Понимание полного цикла ML: данные → эксперимент → обучение → внедрение → мониторинг; Опыт построения пайплайнов для обучения и инференса; Умение работать в условиях, когда задача еще не до конца сформулирована, а решение нужно собирать вместе с бизнесом и командой; Самостоятельность и готовность вести задачи end-to-end; Умение объяснять технические решения понятным языком. Будет плюсом Опыт с OCR, multimodal-моделями, document understanding. Опыт построения скоринговых моделей и decision logic. Опыт работы с телематическими, геоданными, событийными или time-series данными. Опыт с embeddings, semantic search, RAG. Практика работы с self-hosted LLM или локальным inference-контуром. Опыт с MLOps, orchestration, production pipelines. Опыт выбора и настройки инфраструктуры под ML-задачи. Опыт с PyTorch или TensorFlow. Базовое понимание backend- и data-инфраструктуры. Какие условия мы предлагаем: Сильную прикладную роль с влиянием на формирование AI/ML-направления в компании; Возможность запускать решения от гипотезы до рабочего контура; Команду разработки и инженерную среду, с которой можно строить production-решения; Адекватный уровень свободы в выборе подходов и инструментов; Режим работы: 5/2 рабочая неделя; Гибкое начало рабочего дня; Заботу о вашем здоровье в рамках программы ДМС; Официальное трудоустройство согласно ТК РФ.Похожие вакансии
От 200 000 руб.
Москва. Станции метро: Митино, Красногорская, Павшино
Diamond Personnel R&C