Разработчик AI

Локация: гибридный или офисный формат в Москве, Краснодаре и Иннополисе; удалённый формат доступен в регионах России.

Компания

MAGNIT TECH развивает технологии для крупного ритейла, включая автономную логистику, автоматизированные распределительные центры, роботизацию, беспилотность и GenAI.

Что делать

• Проектировать и разрабатывать прикладные ML-решения в направлениях классического ML, NLP/LLM, агентных систем, Computer Vision, Speech и мультимодальных технологий.
• Выбирать модели и архитектуру, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учетом качества, производительности, стоимости и эксплуатационных ограничений.
• Вести ML-часть решений end-to-end: от анализа задачи и прототипирования до подготовки inference, интеграции и запуска в production совместно с Backend- и MLOps-разработчиками.
• Формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, проводить анализ ошибок и контролировать качество ML-систем после запуска.
• Оптимизировать модели и пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов.
• Проводить code review, участвовать в архитектуре и технической декомпозиции, помогать развиваться менее опытным разработчикам.

Требования

• От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python.
• Глубокое понимание машинного обучения, нейронных сетей, обучения и валидации моделей, выбора метрик и анализа ошибок.
• Сильный практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM, Computer Vision, речевые технологии, классический ML или мультимодальные модели.
• Практический опыт с PyTorch и современными ML-библиотеками, а также понимание полного жизненного цикла ML-систем: данные, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг.
• Опыт вывода ML-моделей или сервисов в production, взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками, проведения code review и декомпозиции сложных задач.

Хорошо, если есть

• Опыт production-разработки на базе LLM, RAG или агентных подходов, включая tool calling, multi-step workflows и evaluation.
• Опыт fine-tuning, PEFT, работы с мультимодальными моделями и несколькими ML-направлениями.
• Опыт оптимизации inference, GPU-нагрузок, batching, quantization и высоконагруженного model serving.
• Знакомство с vLLM, Triton, SGLang, MLflow, ClearML, Docker и Kubernetes.
• Опыт менторинга ML-разработчиков и технического лидерства.

Культура и преимущества

• Трудоустройство в аккредитованную IT-компанию.
• Гибридный, офисный или удалённый формат в зависимости от региона.
• ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи.
• Обучение, участие в конференциях и митапах, а также программа Leadership Club.
• Работа над масштабными продуктами и проектами в области умного ритейла, роботизации, беспилотности и GenAI.
• Социально-психологическая поддержка от специалистов по юридическим, медицинским, психологическим, финансовым и ЗОЖ-вопросам.