Старший Data Scientist / ML инженер (NLP, LLM, RAG)

Что предстоит делать

<p>N-iX — глобальная компания по разработке программного обеспечения, основанная в 2002 году, объединяющая более 2400+ IT-специалистов в 40+ странах. Мы предоставляем инновационные технологические решения в области облачных вычислений, анализа данных, ИИ, встроенного ПО, IoT и других областях для мировых лидеров индустрии и компаний из списка Fortune 500. Присоединяйтесь к нам, чтобы создавать технологии, которые приводят к реальным изменениям для бизнеса и людей по всему миру.</p><p>Наш клиент — инновационная технологическая компания, разрабатывающая передовые решения на базе ИИ для корпоративных и промышленных сред. Организация фокусируется на использовании искусственного интеллекта для оптимизации сложных инженерных, производственных процессов и цепочек поставок с помощью интеллектуальных программных платформ и принятия решений на основе данных.</p><p>Данная роль поддерживает две стратегические AI-инициативы, направленные на трансформацию инженерных операций и операций в цепочке поставок. Первая программа фокусируется на ускорении жизненных циклов системной инженерии с помощью NLP, Large Language Models и автоматизированной проверки соответствия сложной технической и нормативной документации. Вторая программа посвящена предиктивной аналитике цепочек поставок, включая прогнозирование спроса, анализ расходов, оценку рисков поставщиков и обнаружение аномалий. Техническая среда включает корпоративные ERP-системы, инженерные модели данных, инфраструктуру Data Lakehouse и крупномасштабные AI-платформы, интегрированные через RESTful-сервисы.</p><p><strong>Обязанности</strong></p><ul><li>Проектировать, разрабатывать и внедрять production-grade решения в области машинного обучения и ИИ.</li><li>Донастраивать и оптимизировать Large Language Models (LLMs) для специфических предметных областей, связанных с технической и нормативной документацией.</li><li>Создавать NLP-пайплайны, способные извлекать структурированные правила и бизнес-логику из неструктурированных текстовых источников.</li><li>Проектировать и внедрять архитектуры Retrieval-Augmented Generation (RAG) для интеллектуальных запросов к большим базам технических знаний.</li><li>Разрабатывать модели прогнозирования временных рядов для прогнозирования расходов, планирования спроса и оптимизации цепочек поставок.</li><li>Создавать модели машинного обучения для оценки рисков поставщиков, обнаружения аномалий и операционной аналитики.</li><li>Создавать масштабируемые пайплайны для извлечения, трансформации и инженерии признаков из структурированных и неструктурированных источников данных.</li><li>Сотрудничать с Data Engineers и Backend Engineers для интеграции AI-моделей в корпоративные приложения через RESTful API.</li><li>Оптимизировать производительность, масштабируемость и надежность моделей для крупномасштабных вычислительных нагрузок.</li><li>Валидировать выходные данные моделей, анализировать их производительность и постоянно улучшать качество и точность прогнозов.</li><li>Тесно взаимодействовать с Product Managers, Domain Experts и Engineering-командами, чтобы гарантировать, что бизнес-требования трансформируются в эффективные AI-решения.</li></ul><p><strong>Требования</strong></p><ul><li>5+ лет коммерческого опыта в Data Science, Machine Learning или Artificial Intelligence.</li><li>Отличные навыки программирования на Python.</li><li>Практический опыт работы с Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow и/или PyTorch.</li><li>Серьезный опыт работы с Natural Language Processing и архитектурами на основе трансформеров, такими как GPT, BERT, Llama или аналогичные модели.</li><li>Опыт в prompt engineering, донастройке и внедрении Large Language Models.</li><li>Подтвержденный опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG).</li><li>Опыт создания и развертывания моделей машинного обучения в production-средах.</li><li>Глубокое понимание методов обучения с учителем и без учителя в машинном обучении.</li><li>Опыт разработки моделей прогнозирования, классификации и предиктивной аналитики.</li><li>Твердые знания статистики, теории вероятностей, методов проведения экспериментов и оценки моделей.</li><li>Опыт работы с SQL и/или NoSQL базами данных.</li><li>Знакомство со сложными форматами данных, такими как JSON и XML.</li><li>Понимание REST API и бэкенд-интеграции с использованием таких фреймворков, как Flask или FastAPI.</li><li>Способность быстро разбираться в сложной предметной терминологии и трансформировать бизнес-требования в масштабируемые AI-решения.</li><li>Опыт работы в среде Agile или Sprint-based delivery.</li><li>Сильные аналитические способности, навыки решения проблем и коммуникации.</li><li>Уровень английского языка Upper-Intermediate или выше.</li></ul><p><strong>Будет плюсом</strong></p><ul><li>Опыт работы с SAP S/4HANA или другими ERP-платформами.</li><li>Опыт работы с архитектурами Data Lakehouse и крупномасштабными корпоративными средами данных.</li><li>Знакомство со специализированными инженерными моделями данных или другими специализированными структурами данных.</li><li>Опыт работы с графовыми базами данных или графовым моделированием данных.</li><li>Знание решений для автоматизации соответствия требованиям, интерпретации нормативных документов или интеллектуальной обработки документов.</li><li>Опыт работы в производственной, промышленной, логистической, инженерной или других строго регулируемых отраслях.</li><li>Опыт работы с практиками MLOps и облачными AI/ML-платформами.</li></ul> <div class="content-conclusion"><p><strong>Мы предлагаем*:</strong></p><ul><li>Гибкий формат работы — удаленно, в офисе или гибридный</li><li>Конкурентную заработную плату и хороший компенсационный пакет</li><li>Индивидуальный карьерный рост</li><li>Инструменты для профессионального развития (программа менторства, tech talks и тренинги, центры компетенций и другое)</li><li>Активные tech-сообщества с регулярным обменом знаниями</li><li>Компенсацию обучения</li><li>Памятные подарки к юбилеям</li><li>Корпоративные мероприятия и тимбилдинги</li><li>Другие льготы, зависящие от локации</li></ul><p>*не распространяется на фрилансеров</p></div> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/n-ix/vacancies/280877/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>