AI исследователь

#AIвакансия #AIразработчик #ML

❇️ AI исследователь ❇️ | Компания Top Selection

🔥 Мы в поиске AI исследователя на проектную занятость

Грейд: senior
Ставка: от 240К до 264К
Гражданство/Локация: РФ
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП 📌 (не СЗ, не ТК)

☑️ Обязательные 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 моделей c классическим ML для работы в рамках проверки PoC для ИИ идей, входящих в ИИ инкубатор; - Развитие идей, предполагающих автоматизированные товарные связки (аналоги, комплементарные товары и т.д.).

👉🏻