AI-исследователь

Компания: Top Selection

Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы.

Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП

Требования:

• 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

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

Условия:

• Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете)
• Реальный highload и Big Data в Retail