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:

Разработка и внедрение комплексных методологий для оценки качества LLM.
Тестирование моделей на предмет наличия галлюцинаций, смещений (bias) и токсичности.
Проведение A/B-тестов для сравнения эффективности разных моделей и подходов.

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.

Вакансии в Леста Игры

DevOps Engineer (Foundation)

Kubernetes DevOps Engineer

Data Scientist

Game QA Engineer

AI Engineer

Performance QA Engineer

DevOps Engineer (Foundation)

Automation QA Specialist

Python | Go Developer

Senior Python | Go Developer

SOC Analyst

Lead Project Manager

Junior Product Manager (Monetization)

Product Manager (Monetization)

Вакансии в Леста Игры

DevOps Engineer (Foundation)

Kubernetes DevOps Engineer

Data Scientist

Game QA Engineer

AI Engineer

Performance QA Engineer

DevOps Engineer (Foundation)

Automation QA Specialist

Python | Go Developer

Senior Python | Go Developer

SOC Analyst

Lead Project Manager

Junior Product Manager (Monetization)

Product Manager (Monetization)