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.
Эта вакансия платит больше рынка
На 12% выше медианы Data/ML по 72 вакансиям за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город и грейд вакансии не учтены.
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
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
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
67 активных вакансий в компании
System Analyst (Senior)
Ищем старшего системного аналитика в команду листинга ритейл/e-commerce проекта. Нужно вести задачи от сбора и валидации требований до приёмочного тестирования и сопровождения, проектировать интеграции REST/Kafka, моделировать UML и BPMN, писать SQL, а также лидировать команду аналитиков. Формат удалённый, оформление только как ИП, часовой пояс МСК ±3ч.
Разработчик SAP
~1 316 000 – 1 456 000 ₸ оценка
Нужен senior-разработчик SAP PI/PO для интеграций между SAP и внешними системами: маппинги, адаптеры, маршрутизация, поддержка прода и участие в миграции на FESB. Требуется коммерческий опыт от 3–4 лет, уверенное владение Graphical/XSLT/Java Mapping и адаптерами REST, SOAP, IDoc, JMS, JDBC. Оформление как ИП, полная занятость, локация РФ.
BI Superset Developer Senior
Разработка BI-решений на Superset, проектирование витрин данных и создание кастомных визуализаций. Глубокая работа с Python и JavaScript/TypeScript, настройка CI/CD, участие в онбординге и собеседованиях.
Data Scientist
~1 151 432 ₸ оценка по всем рынкам
Разработка и внедрение ИИ-агентов на Python, проектирование SDK и формирование оценочных датасетов. Нужен опыт с современными архитектурами, параллельной и конкурентной обработкой задач, FastAPI, микросервисами, Docker и Kubernetes. Удалённая работа на полную занятость с оформлением как ИП.
Похожие вакансии
6 вакансийData Scientist (Generative AI)
~2 182 910 ₸ оценка по стеку, все рынки
EPAM ищет Data Scientist с опытом 5+ лет для работы над генеративным ИИ: LLM, GAN, диффузионные модели, компьютерное зрение и NLP. Нужно уметь писать production-ready код на Python, работать с PyTorch/TensorFlow и облачными платформами, а также свободно общаться на английском от Upper-Intermediate. Предлагают ДМС, оплачиваемые отпуска и больничные, поддержку психологического комфорта и корпоративные программы для детей сотрудников.
MLOps-инженер
~2 182 910 ₸ оценка по всем рынкам
Нужен MLOps-инженер для платформы полного жизненного цикла ML: обучение, деплой, мониторинг и переобучение моделей на CPU/GPU. Главное — production-опыт с Kubernetes, инференс-движками вроде Triton или BentoML, GPU-инфраструктурой, IaC и уверенный Python. Предстоит развивать надёжность ML-платформы, автоматизировать релизы и мониторинг, оптимизировать ресурсы.
Senior Data Analyst
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Нужен самостоятельный старший аналитик данных на стыке маркетинга и финансов: считать LTV, Retention, Churn, конверсии и окупаемость маркетинговых вложений, проверять гипотезы и доносить выводы до бизнеса. Требуются уверенные SQL и Python, опыт работы с большими данными и сложными аналитическими задачами. Обещают высокую самостоятельность и задачи, напрямую влияющие на решения бизнеса.
AI Engineer (TypeScript)
~2 182 910 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен AI-инженер на TypeScript для долгосрочного продукта американской компании в сфере налоговых льгот. Задача — строить мультиагентные пайплайны извлечения данных из документов, интегрировать ML-предсказания и надёжно разделять вероятностный вывод ИИ и детерминированную логику расчётов. Требуют 5+ лет коммерческой разработки, сильный TypeScript/Node.js, опыт с LLM-фичами в проде, React/Next.js и PostgreSQL, свободный английский. Предлагают полностью удалённую работу, прямую работу с CTO и компенсацию выше рынка с KPI-бонусом.
AI инженер
~2 029 725 ₸ оценка
Applefy ищет AI-инженера для проекта AI-агента поддержки клиентов для e-commerce компании. Нужно строить агента, который отвечает по базе знаний клиента, подтягивает данные о заказах и аккаунтах и передаёт диалог людям в Zendesk с полным контекстом. Требуется 4+ года бэкенд-опыта с сильным Python (FastAPI), опыт LLM в продакшене, RAG и интеграций с REST API, а также понимание GDPR. Предлагают полностью удалённую работу с гибким графиком, 20 дней оплачиваемого отпуска и 10 дней больничных.
AI Software Architect / Старший AI инженер
~2 182 910 ₸ оценка по всем рынкам
Solid Software ищет архитектора AI-решений / старшего AI-инженера, который будет проектировать и запускать в продакшн системы на базе LLM: RAG, агентные воркфлоу, вызов инструментов, оценка качества и мониторинг. Нужен опыт 10+ лет в разработке ПО, из них 5+ лет с LLM и генеративным AI, сильный Python, знание LangGraph/LangChain и подобных фреймворков, а также Docker, Kubernetes и облака (в первую очередь GCP). Предлагают удалённую работу с гибким графиком, MacBook Pro, менторство, оплату профессиональных мероприятий и спорта, дружную команду без бюрократии.