Data Scientist / ML Engineer (AI/ML)

Локация: Москва, улица Сущёвский Вал, 9с1; работа на месте работодателя

Зарплата: 250 000–300 000 ₽ на руки в месяц

Компания

Тануки — сеть японских ресторанов, развивающая проекты искусственного интеллекта и машинного обучения.

Что делать

• Развивать проекты компьютерного зрения, включая Food Visual Computing.
• Разрабатывать, тестировать и внедрять ML-модели, доводя решения от MVP до продакшена.
• Строить и оптимизировать RAG-архитектуру: чанкеры, векторизацию, retrieval и маршрутизацию запросов.
• Проводить исследования данных, выполнять feature engineering и готовить данные для ETL/ELT-пайплайнов.
• Развивать MLOps- и AI-инфраструктуру: контейнеризацию, мониторинг, управление экспериментами и воспроизводимость окружений.
• Строить ASR-пайплайны на базе Whisper, включая диаризацию и адаптацию под доменную лексику.

Требования

• От 1 года до 3 лет опыта в Data Science или ML Engineering.
• Уверенный Python и DS-стек: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch или TensorFlow.
• Опыт решения задач классификации, регрессии, NLP или компьютерного зрения.
• Понимание полного жизненного цикла ML-проекта — от данных до продакшена, а также архитектуры аналитических платформ.
• Хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными и NoSQL-хранилищами.
• Навыки MLOps, GenAI/LLM, RAG, Kubernetes, CI/CD и облачными платформами.

Хорошо, если есть

• Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face-серверами и локальными моделями.
• Опыт в компьютерном зрении: классификация, детекция и сегментация.
• Знание KServe, BentoML, Prometheus, Grafana, MLflow, DVC, Airflow, GitLab CI или GitHub Actions.
• Опыт работы с Yandex Cloud, SberCloud, VK Cloud, AWS, GCP или Azure.

Культура и преимущества

• Сочетание исследовательской и инженерной работы.
• Возможность развиваться в GenAI и широком ML-стеке.
• Фокус на переводе бизнес-задач в архитектуру технических решений.
• Работа с разнообразными задачами — от классического ML до LLM, RAG и MLOps.