С 2006 года производим оборудование и разрабатываем программное обеспечение для спутникового мониторинга транспорта и контроля движимых объектов. У компании есть собственная исследовательская лаборатория, облачная платформа X-Keeper Panel для мониторинга и аналитики, API для интеграций, а также серверное ПО X-Keeper Server BIGDATA для приема, обработки и хранения телематических данных
Сейчас мы хотим усилить команду ML/AI-направлением. Для нас это не роль «под готовый конвейер», а позиция с реальным влиянием на то, как компания будет работать с искусственным интеллектом дальше: от выбора подходов и моделей до запуска прикладных решений.
Чем предстоит заниматься: - Исследовать и проверять гипотезы в области ML/AI под реальные бизнес-задачи компании;.
- Разрабатывать первые прикладные решения, в том числе:
OCR и извлечение данных из документов и заявок;
Системы скоринга;
Аналитические и рекомендательные модели;
Решения для работы с телематическими, событийными и операционными данными; - Разбираться, какие AI/ML-сценарии действительно имеют бизнес-смысл, а какие нет;
- Помогать компании выстроить практику работы с ИИ внутри: выбрать базовый стек, определить архитектурный подход, подобрать модели и инструменты;
- Участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для ML/AI: сервер, окружение, пайплайны, хранение артефактов, инференс;
- Проектировать и запускать пайплайны обработки данных, обучения, дообучения и применения моделей;
- Работать с неидеальными, неразмеченными и разнородными данными;
- Проводить EDA, очистку данных, подготовку признаков, эксперименты и оценку качества решений;
- Взаимодействовать с разработкой, аналитикой и бизнесом, чтобы переводить бизнес-задачи в технические решения;
- Помогать формировать внутренние стандарты и подходы к использованию AI/ML в компании.
Требования: - Уверенное владение Python;
- Практический опыт в Machine Learning / Applied AI / Data Science;
- Опыт работы с NLP, LLM, document AI, OCR или смежными прикладными задачами;
- Понимание полного цикла ML: данные → эксперимент → обучение → внедрение → мониторинг;
- Опыт построения пайплайнов для обучения и инференса;
- Умение работать в условиях, когда задача еще не до конца сформулирована, а решение нужно собирать вместе с бизнесом и командой;
- Самостоятельность и готовность вести задачи end-to-end;
- Умение объяснять технические решения понятным языком.
Будет плюсом
- Опыт с OCR, multimodal-моделями, document understanding.
- Опыт построения скоринговых моделей и decision logic.
- Опыт работы с телематическими, геоданными, событийными или time-series данными.
- Опыт с embeddings, semantic search, RAG.
- Практика работы с self-hosted LLM или локальным inference-контуром.
- Опыт с MLOps, orchestration, production pipelines.
- Опыт выбора и настройки инфраструктуры под ML-задачи.
- Опыт с PyTorch или TensorFlow.
- Базовое понимание backend- и data-инфраструктуры.
Какие условия мы предлагаем: - Сильную прикладную роль с влиянием на формирование AI/ML-направления в компании;
- Возможность запускать решения от гипотезы до рабочего контура;
- Команду разработки и инженерную среду, с которой можно строить production-решения;
- Адекватный уровень свободы в выборе подходов и инструментов;
- Режим работы: 5/2 рабочая неделя;
- Гибкое начало рабочего дня;
- Заботу о вашем здоровье в рамках программы ДМС;
- Официальное трудоустройство согласно ТК РФ.
