Приглашаем AI-инженера в команду Аналитики.
Наша команда занимается решением предиктивных задач для продуктовых направлений компании — от Publishing (Monetization, Marketing, Content, Community, CRM) до Development (Game Balance, Game Economy Design). Кроме того, мы внедряем ML/AI-решения, которые помогают автоматизировать рутинные процессы в команде Customer Support.
Задачи, которые предстоит выполнять:
Работа с данными:
- Сбор, очистка, предобработка и разметка больших наборов текстовых данных.
Разработка и внедрение LLM-решений:
- Проектирование, разработка и внедрение ML-пайплайнов для NLP-задач с использованием LLM.
- Тонкая настройка предобученных моделей под конкретные бизнес-задачи.
- Разработка, тестирование и оптимизация промптов для инференса и взаимодействия с LLM через API.
- Разработка, реализация и поддержка RAG-систем для повышения точности ответов моделей.
Мониторинг и сопровождение:
Мы ожидаем:
- Высшее техническое образование.
- Практический опыт на позиции Data Scientist или ML/DL/AI Engineer от 3 лет, из которых не менее 1 года непосредственной работы с LLM.
- Свободное владение Python.
- Навыки разработки отказоустойчивого продакшн-кода.
- Уверенное владение Git.
- Опыт обработки, очистки и подготовки больших объемов текстовых данных.
- Свободное владение библиотеками для работы с данными (NumPy, Pandas).
- Уверенное владение PyTorch (предпочтительно) и/или Tensorflow.
- Уверенное владение библиотеками от Hugging Face (transformers, tokenizers, datasets, accelerate).
- Понимание архитектуры Transformer, знание механизма внимания (attention), токенизации, эмбеддингов и структуры encoder-decoder.
- Практический опыт тонкой настройки LLM для решения конкретных задач (генерации текста, классификации, суммаризации и т.д.).
- Навыки проектирования, тестирования и оптимизации промптов для LLM и API-сервисов.
- Практический опыт построения и оптимизации RAG-систем и пайплайнов.
Будем плюсом:
- Знание векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS) и моделей для создания эмбеддингов.
- Опыт применения техник для уменьшения размера моделей и задержки инференса (GPTQ, AWQ, GGUF/llama.cpp).
- Опыт развертывания и сопровождения LLM в продакшн-среде.
- Знание технологий контейнеризации (Docker).
- Опыт работы с MLOps-инструментами для трекинга экспериментов (MLflow) и регистрации моделей.
Что мы предлагаем:
- Работу в аккредитованной IT-компании.
- Расширенный полис ДМС.
- Доплаты по больничным листам и days off.
- Тренажёрный зал и душевые в офисе.
- Компенсацию спорта.
- Компенсацию питания.
- Подарки и выплаты сотрудникам на значимые даты (первый день в компании, день рождения, свадьба, рождение детей).
- Комнаты отдыха с настолками, приставками, игровыми автоматами/столами.
- Релакс-зоны с массажными креслами Yamaguchi и топовыми кофемашинами.
- От 500 до 1000 ед. игрового золота на аккаунт в игре ежедневно.
- Work-life balance: приходим в офис с 9 до 10, уходим с 18 до 19.
