Разработчик AI (ML)

Локация: Москва, Бумажный проезд, 19с1; возможны работа на месте работодателя, удалённый и гибридный форматы.

Компания

МАГНИТ — розничная сеть, развивающая AI-лабораторию и прикладные AI/ML-решения для бизнес-задач.

Что делать

• Проектировать и разрабатывать ML-решения в направлениях классического ML, NLP/LLM, агентных систем, Computer Vision, речевых и мультимодальных технологий.
• Выбирать модели и архитектуру, проводить эксперименты, сравнивать альтернативы и принимать решения с учётом качества, производительности, стоимости и эксплуатационных ограничений.
• Вести ML-часть решения end-to-end: от анализа задачи и прототипирования до подготовки inference, интеграции и промышленного запуска совместно с Backend- и MLOps-разработчиками.
• Формировать метрики, evaluation-наборы и тестовые сценарии, анализировать ошибки и контролировать качество после запуска.
• Оптимизировать модели и ML-пайплайны по качеству, latency, throughput и потреблению вычислительных ресурсов; участвовать в проектировании архитектуры и технической декомпозиции.
• Проводить code review и помогать в развитии менее опытных разработчиков.

Требования

• От 4 лет коммерческого опыта разработки ML-решений на Python.
• Глубокое понимание методов машинного обучения и 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.
• Опыт самостоятельного проектирования ML-решений от постановки задачи и выбора подхода до оценки результатов и подготовки к production.
• Практический опыт работы с PyTorch и современными ML-библиотеками.
• Понимание жизненного цикла ML-систем: подготовка данных, эксперименты, обучение, evaluation, inference, deployment и мониторинг.
• Опыт вывода ML-моделей или ML-сервисов в production и понимание требований к производительности, надёжности и воспроизводимости.
• Умение быстро разбираться в новых моделях, подходах и предметных областях и выбирать технологию исходя из задачи.
• Опыт взаимодействия с Backend-, Data- и MLOps-разработчиками, принятия технических решений, code review и декомпозиции сложных ML-задач.

Культура и преимущества

• Работа в AI-лаборатории над прикладными бизнес-задачами.
• Доступны форматы работы на месте работодателя, удалённый и гибридный.
• Полная занятость.
• Возможность работать с разными направлениями AI и ML и доводить решения до production.