Обязанности: Основные задачи:• Разработка оркестратора для управления диалогами и маршрутизации запросов между компонентами ассистента.• Работа с мультиинтентными запросами: извлечение, классификация и корректная обработка нескольких намерений в одном сообщении.• Проектирование и реализация агентных систем (LLM-агенты), способных выполнять последовательности действий для решения пользовательских задач.• Улучшение качества NLP-моделей: обучение, дообучение, оценка и оптимизация.• Анализ пользовательских диалогов и внедрение улучшений на основе данных. Обязанности: - Обучение моделей BERT-like и LLM (PEFT, RLHF)- Проектирование и реализация RAG пайплайнов- Оптимизация моделей по latency (квантование, distillation, ONNX/TF оптимизации, Triton и т. п.)- Проектирование оценки качества и мониторинга решений- Взаимодействие с командой продукта, инженерами данных и ML инженерами для сбора требований и оценки влияния решений.- Документирование архитектурных решений, экспериментов и инструкций по эксплуатации." Требования: • Опыт работы в области Data Science/ML: 3+ лет.• Практический опыт внедрения моделей в продакшн: 1+ год.• Глубокие навыки Python и распространённых библиотек: PyTorch и/или TensorFlow, Hugging Face Transformers.• Опыт с LLM/RAG: построение пайплайнов, embeddings, retrieval (FAISS/Milvus/Pinecone), LangChain/Haystack• Опыт оптимизации моделей: квантование, дистилляция, ONNX, TorchScript, Triton или аналогичные технологии.• Навыки тестирования ML (unit tests для моделей, интеграционные тесты, E2E).Желательно (плюсом):• Знание MLOps-инструментов: Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), MLflow/W&B.• Понимание архитектуры распределённых систем и практик деплоя API (FastAPI/Flask).• Опыт работы с базами данных и ETL: SQL, Spark/BigQuery или аналоги.• Опыт с production monitoring/observability: Prometheus, Grafana, Sentry.• Опыт оптимизации затрат (cost aware inference), batch inference pipelines.• Опыт в области информационной безопасности/сопровождения персональных данных (GDPR).• Опыт работы с feature stores, data lineage и governance.• Математическая сильная база: статистика, вероятности, оптимизация.• Опыт управления командами от 2 человек Условия: • Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.• Конкурентную заработную плату, соцпакет.• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).• Квартальный бонус по результатам работы;• ДМС, страхование жизни;• корпоративное обучение
Похожие вакансии