ML-инженер в Ситуационно Информационный Центр Министерства Транспорта Российской Федерации Москва

«СИЦ Минтранса России» — федеральное государственное бюджетное учреждение, подведомственная структура Минтранса России.

Основным направлением является обеспечение цифрового управления различными транспортными системами, создание и обеспечение работы единого информационного пространства данных различных цифровых систем транспортного комплекса, а также мониторинг реализации федеральных и национальных проектов и единой государственной Транспортной стратегии.

Мы имеем широкий спектр задач в области цифровой трансформации и информационно-аналитического сопровождения транспортной отрасли России.

Ищем ML Инженера , специалиста, который будет отвечать за полный цикл: от выбора и локального запуска моделей до встраивания их в закрытые бизнес-процессы компании без доступа к внешней сети.

Обязанности:

• Развертывание и оптимизация локальных LLM на серверах компании (GPU/CPU);
• Разработка пайплайнов обработки данных: парсинг, очистка, структурирование и извлечение сущностей;
• Построение и настройка RAG-систем на локальных векторных БД для работы с конфиденциальными данными;
• Интеграция ML-решений во внутренние информационные системы через API;
• Обеспечение безопасности, стабильности и автономной работы решений в закрытом контуре.

• Опыт работы ML/NLP Engineer или Backend/DevOps Engineer с фокусом на ML от 2–3 лет;
• Уверенное знание Python (PyTorch, Transformers, FastAPI);
• Опыт работы с LLM и инструментами локального вывода: vLLM, Ollama, llama.cpp, TGI;
• Практический опыт построения RAG-систем (LangChain, LlamaIndex);
• Опыт написания SQL-запросов и работы с PostgreSQL;
• Понимание методов оптимизации моделей (квантование, KV Cache, оптимизация контекста);
• Опыт работы с Docker, Docker Compose, NVIDIA CUDA, nvidia-docker;
• Понимание особенностей развертывания решений в закрытом контуре (offline deployment, локальные репозитории, хранение весов моделей);
• Опыт разработки многопоточных и асинхронных сервисов на Python;
• Практический опыт внедрения и эксплуатации LLM в production на собственных серверах.
  
• Будет преимуществом:
  Опыт Fine-Tuning моделей (LoRA, QLoRA).
  Опыт работы с Kubernetes/K3s.

• График работы 5/2;
• Испытательный срок 3 месяца;
• Адрес работы: Москва, Большая Почтовая улица, 26с1
• Достойный (рыночный) уровень белой ЗП (обсуждается на собеседовании);
• Комфортные условия труда;
• Полное соблюдение ТК РФ;
• Демократичный коллектив.