Специалист машинного обучения (ML) в ПИК Москва

Специалист ML в AI Лабораторию ПИК Digital. Разработка и внедрение ML-моделей, LLM/VLM-решений, RAG-систем и AI-агентов для прикладных бизнес-задач строительной отрасли.

Задачи:

• Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения для прикладных бизнес-задач
• Разработка решений на базе LLM и VLM, включая мультимодальные системы обработки текста и изображений
• Проектирование и реализация RAG-систем, AI-агентов и интеллектуальных сервисов на основе LLM
• Fine-tuning и адаптация предобученных моделей под специализированные задачи
• Разработка решений с использованием классических ML-алгоритмов
• Сбор, подготовка и обработка данных, формирование датасетов
• Проведение ML-экспериментов, оценка качества моделей и повышение их эффективности
• Оптимизация inference моделей по скорости, ресурсам и стоимости
• Внедрение ML-моделей в production, разработка inference-сервисов и интеграция с системами
• Мониторинг, поддержка и улучшение качества работающих ML-решений
• Исследование новых моделей, технологий и подходов в AI/ML
• Взаимодействие с командами разработки и продукта

Требования:

• Опыт коммерческой разработки ML-решений от 3 лет, включая внедрение моделей в production
• Уверенное владение Python, PyTorch
• Знание классического ML: алгоритмы, feature engineering, обучение и оценка моделей (CatBoost, XGBoost, LightGBM)
• Понимание архитектуры и практический опыт работы с LLM (Qwen, Deepseek или аналоги)
• Опыт разработки LLM-решений: prompt engineering, RAG, embeddings, vector databases, function calling
• Опыт fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, PEFT)
• Опыт работы с VLM, решения мультимодальных задач на стыке CV и NLP
• Опыт подготовки датасетов, проведения ML-экспериментов и оценки качества моделей
• Навыки разработки и внедрения ML-сервисов: API, Docker, Git, SQL
• Понимание MLOps, оптимизации inference и мониторинга моделей
• Способность самостоятельно решать ML-задачи от исследования до production

Условия:

• Официальное трудоустройство по ТК РФ
• Гибридный формат работы
• Комфортный офис в двух минутах от м. Баррикадная
• Софинансирование ДМС
• Скидки и бонусы от партнеров: спорт, обучение, путешествия
• Программы обучения по работе с Искусственным интеллектом
• Возможность учиться у профессионалов отрасли и влиять на значимые проекты

Навыки:

• Python
• PyTorch
• CatBoost
• XGBoost
• LightGBM
• LLM
• VLM
• RAG
• embeddings
• vector databases
• function calling
• LoRA
• QLoRA
• PEFT
• CV
• NLP
• API
• Docker
• Git
• SQL
• MLOps