Staff AI-исследователь, поиск и ранжирование

Nebius — облачная платформа для ИИ, насчитывающая более 1500 сотрудников, с офисами в Европе, Великобритании, Северной Америке и Израиле. Компания ищет Staff Applied AI Researcher в команду, создающую agent-native поисковую платформу — слой доступа к вебу для ИИ-систем.

Задачи:

• Проектирование agent-native поисковой системы: от низколатентного одношагового поиска до сложных задач глубокого поиска с итеративным планированием, запросами, уточнением и рассуждением.
• Обучение моделей ранжирования и поиска, оптимизированных для агентных сценариев в реальных условиях.
• Внедрение последних достижений исследовательского сообщества в поисковый стек и вывод их в продакшен.
• Ведение прикладных исследований и технического направления в области поиска и ранжирования.
• Проектирование и развитие многоступенчатых архитектур поиска (понимание запроса, переписывание, поиск, переранжирование, итеративный поиск).
• Проведение экспериментов с современными подходами к поиску (исследование эмбеддингов, разреженный и гибридный поиск, переранжирование, сжатие контекста) и внедрение их в продакшен.
• Разработка методов привязки LLM к веб-данным в реальном времени в масштабе с использованием сигналов доверия, качества и свежести для выдачи надёжных источников.
• Совместная работа с командой оценки для определения новых метрик агентных систем, где корректность не сводится к кликам.
• Анализ компромиссов между релевантностью, задержкой и стоимостью, тесная работа с инженерами для развёртывания систем веб-масштаба.
• Наставничество исследователей и инженеров, повышение технической планки команды.

Требования:

• 8+ лет опыта в прикладном ИИ, ML или разработке ПО.
• Подтверждённый опыт вывода ML- или ИИ-систем в продакшен в масштабе.
• Глубокий опыт в поиске, извлечении информации, ранжировании или создании ассистентов на основе RAG.
• Сильное понимание современного глубокого обучения, особенно трансформеров и эмбеддингов.
• Опыт работы с системами, интегрированными с LLM, или наукоёмкими системами.
• Опыт проектирования фреймворков оценки и метрик для ML-систем.
• Сильные навыки программирования на Python.
• Публикации в ведущих конференциях (ICLR, ICML, NeurIPS, AAAI, EMNLP, ACL).
• Способность работать в быстро меняющейся, продуктово-ориентированной среде с высокой степенью ответственности и автономии.

Будет плюсом:

• Опыт в агентных ИИ-системах (агенты, использование инструментов, автономные рабочие процессы).
• Опыт RL-дообучения LLM или VLM.

Условия:

• Конкурентная компенсация.
• Возможности карьерного роста и обучения.
• Гибкость и ответственность.
• Коллаборативная и инновационная культура.
• Работа над значимыми ИИ-проектами.
• Международная среда и талантливые команды.