ML-инженер

Мы соединяем экспертизу лучших чтобы технологии работали там, где это действительно важно

Мы - Департамент корпоративных систем ЛАНИТ, разрабатываем государственные и корпоративные ИТ-системы «под ключ». Для нашего Центра компетенций больших данных и ИИ мы ищем коллегу, который будет развивать нашу платформу для работы с большими языковыми моделями. Основной фокус — развертывание локальных LLM и создание на их основе сервисов (анализ документов, генерация текстов и др.).

Обязанности:

• Работа с большими языковыми моделями (LLM), VLM, RAG, построение пайплайнов и агентов на их основе;

• Разработка и доработка модулей собственного продукта по построению пайплайнов (Landev AI Кремниевые помощники);

• Проведение полноценных экспериментов: от анализа данных (текст, временные ряды, реже табличные данные, изображения, аудио) до оценки метрик с целью построения моделей машинного обучения (как классических, так и нейроночных);

• Выведение успешных моделей в прод (разработка, обертка в API, Docker, настройка мониторинга и т.п.) и при необходимости их поддержка.

Требования:

• Хорошие знания NLP (принципы работы с текстами, классические подходы, векторизации слов, подходы на основе трансформеров);

• Опыт участия в ИТ-проектах разработки или внедрения ПО: умение работать с контейнерами, очередями сообщений и веб-фреймворками (fastapi, flask или чем-то схожим);

• Опыт промпт-/контекст-инжиниринга;

• Опыт работы с open source LLM;

• Опыт работы по построению RAG-пайплайнов;

• Отличные знания Python для анализа данных (pandas, sklearn, numpy, scipy, xgboost, seaborn, etc);

• Опыт работы с базовыми алгоритмами ML (logistic regression, svm, knn, nn, decision tree, random forest, xgboost/catboost/lgbm и т.п). Понимание преимуществ, недостатков и отличий;

• Опыт работы с инструментами версионирования моделей и данных: mlflow, dvc или аналоги;

• Опыт построения агентов на основе LLM;

• Опыт построения мультиагентных систем.

Условия:

• Участие в интересных масштабных проектах по развитию системы федерального уровня;
• Мы оформляем официально и предлагаем стабильный и прозрачный доход;
• Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании;
• Формат работы - удаленный или гибридный в Москве, находимся на м. Алексеевская /Марьина Роща (корп. транспорт от метро до офиса);
• Обучение: корпоративный университет, электронная библиотека, вебинары с внешними и внутренними экспертами, центр карьерного консультирования;
• Сообщества: школа спикеров, дебат клуб, писатели Хабр, киберспорт;
• Спорт: футбольный, волейбольный и баскетбольный клубы;
• Здоровье: ДМС, включая стоматологию и страхование родственников, врач в офисе, сервис «Понимаю» (психологические и юридические консультации);
• Партнерские программы и скидки для сотрудников: в магазинах-партнерах, фитнес-клубах, на образовательных платформах, на досуговые мероприятия;
• Собственный комфортный офис, где есть место не только для работы, но и для спорта и отдыха: спортзал, салон красоты, летний коворкинг на крыше;
• Питание: столовая, оборудованные кухни, кофейный киоск, вендинговые аппараты здоровой еды.

Сообщества по интересам

Клуб Хабравторов, Клуб спикеров, Дебат-клуб, техническое сообщество, митапы с приглашёнными экспертами.

Корпоративный университет

Индивидуальная траектория обучения в удобное время на платформе MyAcademy.

Спорт

Регулярные тренировки по бегу, собственные команды по волейболу, футболу и баскетболу. Шахматный клуб и настольный теннис в офисе.

Забота о здоровье

ДМС со стоматологией
и страхованием родственников.

Киберспортивное сообщество

Поддерживаем киберспортивную команду и участвуем в популярных турнирах.

Комфортный
график

Гибридный график и гибкое
начало рабочего дня.

Мы гордимся нашими проектами

Построили новое здание Третьяковской галереи и оснастили его современными ИТ- и мультимедийными решениями

Создали единый диспетчерский центр для государственной информационной системы ЖКХ

Разработали суперсервис для оформления европротокола онлайн

Внедрили бесконтактную оплату в московском метро

Интегрировали сервис «Олимпиады» в МЭШ (Московская электронная школа)