MAGNIT TECH — технологичный драйвер одного
из крупнейших*
ритейлеров страны.
Мы создаём будущее: от решений в области автономной логистики
с полностью автоматизированными распределительными центрами до исследований потенциала
квантовых
вычислений
- Для тех, кто УСТАЛ от бюрократии и бесконечных ограничений,
где команды будто живут
в разных мирах,
а страсть гаснет
под тяжестью правил и процедур
- Для тех, кто ЖАЖДЕТ атмосферы раннего IT — где царит драйв
и свобода, где чувствуешь
себя
первооткрывателем, движешься в одном
ритме с командой
и создаешь то, что
действительно меняет мир
- Для новаторов, которые не видят границ между технологиями и творчеством
5 000+
сотрудников
1000+
участников
в активных комьюнити
260+
активных проектов
и продуктов
800+
информационных
систем и сервисов
4,5 года
средний стаж
работы в компании
30 лет
средний возраст
сотрудников
5 000+
сотрудников
1000+
участников
в активных комьюнити
260+
активных проектов
и продуктов
800+
информационных
систем и сервисов
4,5 года
средний стаж
работы в компании
30 лет
средний возраст
сотрудников
5 000+
сотрудников
1000+
участников
в активных комьюнити
260+
активных проектов
и продуктов
800+
информационных
систем и сервисов
4,5 года
средний стаж
работы в компании
30 лет
средний возраст
сотрудников
Хочешь влиять на будущее и создавать действительно значимые
решения?
Новое направление для ускоренного прототипирования и внедрения AI/ML-решений внутри Магнита. Заказчики — команда стратегии и аналитики. Модель работы: бизнес приносит POC и решения, а мы дорабатываем их до продуктового состояния и запускаем в production.
Чем ты будешь заниматься
- Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий.
- Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев: изменять подготовку данных, архитектуру или параметры моделей, подходы к retrieval и reranking, промпты, логику оркестрации, алгоритмы постобработки результатов.
- Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей: текстовые, табличные, изображения, видео, аудио, транскрипты и иные данные в зависимости от решаемой задачи.
- Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation; обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов.
- Оценивать качество ML/AI-решений: формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики, проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения.
- Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации; участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска.
Мы ожидаем
- Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений.
- Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет; для кандидатов с общим опытом разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов.
- Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn; практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком.
- Знание базовых методов машинного обучения и глубокого обучения: подготовка и анализ данных, обучение и валидация моделей, выбор метрик, борьба с переобучением, анализ ошибок и интерпретация результатов экспериментов.
- Практический опыт работы как минимум с одним из направлений: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели.
- Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения: сбор и подготовка данных, разработка и проверка гипотез, обучение или адаптация модели, оценка качества, inference, интеграция в сервис, мониторинг и последующее улучшение.
- Опыт проведения воспроизводимых экспериментов: фиксация конфигураций, версий данных и моделей, метрик и результатов; знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов будет преимуществом.
- Навыки работы с SQL и реляционными базами данных; понимание принципов хранения, выборки и проверки качества данных.
- Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки, обработка ошибок, логирование, тестирование.
- Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD; понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах.
- Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок: latency, throughput, потребление памяти, стоимость вычислений.
- Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария: определить входные и выходные данные, целевую метрику, ограничения, риски, критерии приемки и способ оценки результата.
- Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками; умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений.
-
Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию
-
ДМС со стоматологией и льготными условиями
для членов
семьи
-
Возможность работать в гибридном/офисном формате в Москве, Краснодаре и Иннополисе (у нас классные офисы), а в регионах — удаленно
-
Корпоративные скидки от компании и партнеров,
бесплатная
подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+
-
Ежегодная программа признания с ярким праздником
и впечатляющим
подарком
-
Поддержку в развитии через обучение, конференции
и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club
-
IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь
решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe
до лидера инициатив
-
Мы являемся партнером Минцифры России по проекту
Национальная система подтверждения IT‑компетенций
-
Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный
магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое)
-
Социально–
психологическая поддержка от >370
специалистов по направлениям:
юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники
* по данным Forbes 2024
АО "Тандер"
