Подразделение искусственного интеллекта и анализа данных ищет новых сотрудников для участия в текущих и новых проектах.
Мы практически с самых истоков занимаемся AI и глубоким обучением, выполняем проекты по анализу данных, биометрии, видеоаналитике, робототехнике, основанные на разработке и обучении архитектур нейронных сетей. Наше подразделение является основным разработчиком нейросетевых решений как для крупных государственных, так и для коммерческих заказчиков.
Идеальный кандидат — это человек, увлеченный искусственным интеллектом, который хочет не просто применять готовые решения, а создавать новые и видеть результат своей работы в реальных, значимых продуктах.
Ключевые направления работы (в зависимости от специализации кандидата):
- Разработка и исследование в области LLM и NLP:
- Создание, прототипирование и добучение крупных языковых моделей (LLM) для решения прикладных задач.
- Разработка RAG-систем, агентных и мультиагентных архитектур.
- Проведение экспериментов и внедрение новейших методов обработки естественного языка.
- Компьютерное зрение (CV) и обработка изображений:
- Реализация и оптимизация state-of-the-art (SOTA) алгоритмов для детекции, классификации, сегментации и трекинга объектов.
- Работа с мультимодальными моделями (например, BLIP-2, GLIP).
- Разработка программного обеспечения для обработки визуальной информации.
- Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning - RL):
- Исследование и практическое применение современных RL-алгоритмов (DQN, PPO, SAC и др.) для решения реальных задач, в том числе в области робототехники.
- Участие в разработке сред для обучения агентов.
- Инженерия ML/DL инфраструктуры:
- Разработка и поддержка высококачественных Python-библиотек, SDK и инструментов для глубокого обучения.
- Оптимизация кода, создание unit-тестов, проведение code review и стандартизация процессов разработки (MLOps).
Требования: - Высшее образование (или обучение на последних курсах) в области математики, информатики, физики или смежных технических дисциплин.
- Свободное владение Python (ООП, паттерны проектирования, структуры данных).
- Опыт работы с фреймворками для глубокого обучения, в первую очередь с PyTorch.
- Знание математической статистики и теории вероятностей.
- Навыки работы с Git.
- Технический английский язык для изучения научной литературы.
- Способность к самостоятельным исследованиям и быстрому освоению новых технологий.
- Умение работать с чужим кодом, аналитический склад ума и ответственность.
- Готовность глубоко разбираться в теоретических основах и применять их на практике.
Условия: - Офисный формат работы, плавающее начало рабочего дня (8/12), сокращенный рабочий день по пятницам;
- Оформление по ТК РФ;
- ДМС со стоматологией после окончания испытательного срока;
- Бронирование от мобилизации;
- Возможности для профессионального развития;
- Возможность обучения в аспирантуре, повышения квалификации за счет предприятия, выступлений на конференциях.
- Командная работа, общение и обмен опытом;
- Спортзал, спортивные секции, тренажерный зал на территории;
- Дотационная столовая;
- Детский сад.
