Разработка систем искусственного интеллекта для крупных федеральных заказчиков.
На базе Центра ведется разработка и внедрение масштабных проектов с применением искусственного интеллекта для крупных федеральных заказчиков, реализуются проекты разработки для коммерческого сектора, а также наукоемкие проекты.
Ваши задачи:
- Разработка больших языковых моделей с применением различных методов машинного обучения.
- Написание «чистого» программного кода.
- Проектирование цифровых субтехнологий ИИ в области обработки естественного языка (NLP): классических и больших языковых моделей LLM.
- Промпт-инжиниринг, адаптация модели под домен: SFT/LoRA (или другие подходы fine‑tuning), подбор датасета/разметки, анализ ошибок и итерации.
- Применение методик дообучение моделей, технологий работы со специализированными базами знаний (RAG): построение пайплайнов.
- Построение мульти-агентных систем ИИ. Разработка и поддержание агентных сценариев: function calling, tool-use, оркестрация шагов, контроль ограничений/политик, обработка исключений, оценка надежности.
- Поиск специализированной информации в открытых источниках, документации, библиотеках и репозиториях. Предложение решений на основе best practices и ограничений инфраструктуры.
- Участие в выводе в прод: прототип → сервис → мониторинг качества/latency/cost, участие в разборе деградаций и регрессий.
Мы ожидаем от Вас:
- Высшее техническое образование в области ИТ и /или повышение квалификации в области Data Science.
- Владение Python и основными ML-библиотеками (Pandas, Sklearn, Tensorflow, Keras, PyTorch, XGBoost или аналоги).
- Понимание классического ML и базовых архитектур нейросетей; умение выбирать метрики и интерпретировать результаты.
- Опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, spaCy, regex.
- Опыт работы с LLM, prompt-engineering, fine-tuning, RAG, MCP.
- Опыт работы с Hugging Face Transformers.
- Опыт работы с vLLM.
- Опыт работы с векторными БД (Qdrant или аналогами).
Приветствуется:
- Научно-исследовательский опыт, умение оформлять результаты (заметки, отчеты, статьи).
- Git (GitLab), FastAPI, Docker/Docker Compose; базовые навыки деплоя и эксплуатации сервисов.
- MLOps практики (эксперименты, трекинг, модели/датасеты, мониторинг), SQL.
- Kafka/Spark/Hadoop (если есть большие потоки/батчи данных).
- Helm, k9s и опыт работы с Kubernetes окружением.
- UML (как инструмент коммуникации с командой разработки/аналитики).
Мы предлагаем Вам:
- Работа в IT- Центре на базе МГТУ им. Н.Э.Баумана.
- Амбициозные и интересные задачи.
- Возможность дополнительного обучения по программам повышения квалификации.
- Возможность повышения академического уровня знаний (аспирантура и докторантура).
- Оформление по ТК РФ.
- Полная занятость, гибридный график, возможен удаленный формат работы для жителей Москвы и МО.
- Удобный офис в пешей доступности от станции метро Бауманская.
- Заработная плата обсуждается по результатам собеседования.
