AI исследователь
- Role
- AI / ML
- Experience
- Senior
- Employment
- Contract
Open to RU only. Set where you work from to check your eligibility.
No BS summary
Senior AI-исследователь с hands-on опытом работы с LLM и NLP. Требуются Python, продвинутый SQL, LangChain и навыки продакшена (пайплайны, мониторинг, кластерная инфрастуктура). Только граждане/резиденты РФ; полностью удалённая работа.
Core skills
Required skills
Навыки: Python, NLP, LLM, LangChain, SQL. Квалификация: Senior. Специализации: Промпт-инженер.
Привет! Я ищу AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать крутые PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы.
💰 ЗП: 260-300 К руб/мес ⏰ График: МСК ± 2, полная удаленка 😎 Гражданство/локация: Только РФ 🤖проект до конца года + возможна пролонгация. 📃Оформление: по договору ИП
Кого ищем? Нам нужен hands-on практик, который закроет архитектуру агентов и доведет модели до продакшена: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop; - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов; - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу; - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов; - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта; - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене; - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI; - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL; - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью; - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы; - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента; - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками; - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений; - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах; - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes; - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry; - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference; - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT); - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем; - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Почему здесь круто? 🚀 Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете). 📊 Реальный highload и Big Data в Retail.
Задачи на проекте
- Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив.
📩 Как откликнуться? Откликнуться сюда
What you'll do
- Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop.
- Доведение моделей до продакшена: жизненный цикл ML-модели от подготовки признаков до интерпретации результатов и контроля качества.
- Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта.
- Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене.
- Интеграция и оптимизация LLM: работа с API языковых моделей, Hugging Face, fine-tuning (LoRA/PEFT), оценка latency и масштабируемости.
What they require
- Квалификация: Senior.
- Опыт с Python и продвинутым SQL; написание production-кода (модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, код-ревью).
- Опыт хотя бы в одном из направлений: классическое ML; временные ряды; рекомендательные системы; поиск и ранжирование; NLP/LLM и генеративный AI.
- Опыт работы с инфраструктурой и оркестрацией: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes; мониторинг: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
- Гражданство/локация: Только РФ.
Benefits
- Реальные PoC и внедрение LLM в бизнес-процессы крупного ритейлера.
- Работа с highload и Big Data в ритейле.
TopSelection — IT-рекрутинговая компания. Помогаем бизнесу находить специалистов для проектов в Fintech, Digital, ритейле и других направлениях.
What people say about this company
5.0/ 5
- Employees report a highly positive experience working at Top Selection.
- The company seems to foster a supportive and enjoyable workplace.
- Limited feedback makes it difficult to assess potential downsides.