AI-исследователь в команду ИИ-инкубатора
Ищем опытного AI-исследователя для ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Вы будете разрабатывать архитектуру агентов, внедрять LLM в реальные бизнес-процессы и доводить модели до продакшена. Требуется глубокое знание Python, ML, NLP, LLM, а также опыт с MLOps-инструментами. Предлагают удаленную работу, зарплату 260-300 тыс. руб. и проект до конца года с возможной пролонгацией.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
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
Стек и инструменты
Эта вакансия платит больше рынка
На 12% выше медианы Data/ML по 78 вакансиям за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Top Selection
52 активные вакансии в компании
Senior GenAI Developer / Business Analyst
Разработка AI-агентов и мультиагентных систем на JavaScript, TypeScript и Python. Задачи включают создание автоматизаций и workflow, работу с RAG-конвейерами, интеграцию с сервисами, обработку данных, проектирование промптов, развёртывание и эксплуатацию LLM, а также анализ бизнес-требований.
Data Scientist
~1 137 450 ₸ оценка
Data Scientist будет внедрять ML/DS-решения в продакшен, обрабатывать 3D-данные и проектировать архитектуру сервисов. Также предстоит координировать команду, разрабатывать пайплайны поиска, документировать решения и менторить коллег.
iOS-разработчик
Разработка и поддержка сложных модулей iOS-приложений с проектированием архитектуры на VIPER, интеграцией с REST API и использованием Swinject, Alamofire, Firebase и Appmetrica. Нужен опытный iOS-разработчик, который проводит код-ревью, публикует приложения в App Store и наставляет младших коллег.
System Functional Administrator
Нужен системный администратор для сопровождения серверов и СУБД PostgreSQL в банковском проекте. Требуется опыт администрирования PostgreSQL от 3 лет, знание UNIX-подобных систем и навыки написания скриптов на Shell, Python и Ansible. Работа удалённая, полная занятость, оформление только как ИП, локация и гражданство — РФ.
Похожие вакансии
6 вакансий
AI Cloud Solutions Engineer
~1 125 000 – 1 750 000 ₸ оценка
Нужен инженер, который будет строить и развивать cloud-инфраструктуру для AI/ML-продуктов: разворачивать LLM inference и model serving, поднимать Kubernetes и MLOps-пайплайны, работать с GPU и высоконагруженными системами. Ждут 5+ лет опыта в Cloud/ML Infrastructure, уверенное владение AWS/Azure/GCP, Kubernetes и понимание security. Предлагают официальное трудоустройство, конкурентную зарплату и удалённый формат.
Data Scientist
~1 995 829 ₸ оценка по стеку
Fit4Me — украинский продуктовый стартап в сфере Health & Fitness — ищет Data Scientist в команду аналитики. Нужно строить и выводить в продакшн ML-модели LTV, churn и фрод-детекции, проводить статистический анализ A/B-тестов и работать с данными в BigQuery и Amplitude. Требуется 5+ лет опыта в Data Science/ML, уверенный Python (pandas, scikit-learn, statsmodels), продвинутый SQL и английский уровня B2+. Предлагают полностью удалённую работу, гибкий график, обучение и быстрый карьерный рост.
Старший Data Engineer
~1 995 829 ₸ оценка
HBM ищет старшего Data Engineer для исландской климатической компании, которая занимается хранением CO₂. Нужно строить и поддерживать дата-платформу в Azure Databricks: пайплайны, автоматизация сбора и обработки данных, мониторинг через Grafana. Требуется 6+ лет опыта в data engineering, сильный Python, Spark, Databricks, Terraform и Azure, английский Upper-Intermediate. Предлагают полную удалёнку, гибкий график и конкурентную оплату.
Data Engineer
~1 995 829 ₸ оценка по стеку
Компания mono ищет Data Engineer для работы над дата-платформой крупного финтех-продукта с нагрузкой 10+ млн транзакций в день. Нужен опыт 4+ лет в backend или data-инженерии, глубокое знание ClickHouse/PostgreSQL, SQL, ETL/ELT, Kafka и Airflow. Предлагают гибкий график, возможность удалённой работы, оплачиваемые отпуска и дни обучения, страховку и корпоративные курсы английского.
Старший ML инженер — Risk Scoring и Reinforcement Learning
~1 995 829 ₸ оценка
Ищем старшего ML-инженера для клиента — платформы управления AI-агентами. Модель в реальном времени оценивает риск каждого действия агента (0–100) и решает: разрешить, эскалировать человеку или отклонить. Нужен опыт production ML от 5 лет, сильный Python, hands-on опыт с Reinforcement Learning, bandits, RLHF, GBDT-моделями (XGBoost/LightGBM), работа с несбалансированными и шумными данными, деплой моделей с низкой задержкой. Плюсом — опыт в risk/fraud/security ML, anomaly detection, ONNX, дистилляция моделей. Полная занятость, долгосрочный проект.
Python-разработчик
~1 995 829 ₸ оценка
Ищем опытного Python-разработчика в команду по работе с данными: автоматизация процессов, построение пайплайнов, разработка AI-агентов и аналитических приложений. Нужен опыт на Python от 4 лет, глубокое знание SQL, СУБД Oracle и ClickHouse, FastAPI/Flask и навыки командной разработки. Предлагают удалёнку или гибрид, ДМС, обучение и карьерный рост.