← К каталогу
TH

The Skolkovo Institute of Science and Technology

Старший инженер по машинному обучению (Центр ИИ)

ГибридSeniorМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение28 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Мы ищем старшего инженера по машинному обучению, который будет не просто обучать модели, а проектировать и внедрять сложные промышленные решения на базе больших языковых моделей (LLM). Вы займетесь исследованием современных архитектур, построением LLM-агентов и мультиагентных систем, а также оптимизацией производительности под высокие нагрузки.

Обязанности:

  • Участвовать в исследованиях и разработке новых методов и алгоритмов на базе нейросетевых моделей.
  • Исследовать архитектуры и подбирать оптимальные решения под задачи Проектов.
  • Создавать, модифицировать и обучать нейросетевые модели, включая настройку гиперпараметров и оптимизацию производительности.
  • Заниматься подготовкой, предобработкой данных и пост-обработкой результатов работы алгоритмов.
  • Анализировать качество моделей и участвовать во внедрении результатов R&D.
  • Составлять отчеты и техническую документацию, участвовать в подготовке публикаций и оформлении результатов интеллектуальной деятельности.
  • Использовать современные инструменты разработки, управления версиями, развертывания ПО и проведения экспериментов для обеспечения эффективности и сохранности результатов работы.

Требования:

  • Высшее образование (математика, физика, ИТ или смежные области).
  • Опыт работы не менее 3 лет на позиции ML-инженера, датасайентиста или смежных.
  • Математические основы машинного обучения и глубокого обучения.
  • Понимание принципов работы LLM: Глубокое знание архитектуры трансформеров, механизмов внимания, токенизации и процессов инференса.
  • Разработка агентов: Умение писать LLM-агентов и строить мультиагентные системы для решения сложных прикладных задач.
  • Владение инструментарием: Уверенное знание библиотек LangChain, LangGraph, ADK.
  • Обучение LLM: Практический опыт дообучения моделей (Fine-tuning, LoRA, RLHF и др.), включая подготовку данных и оценку качества.
  • Промышленное применение: Опыт применения LLM в реальных бизнес-задачах (не только pet-проекты или…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU