ML-Engineer

9 октября 2026 г.

Гибрид

Middle

Москва

hh.ru

Стоит учесть

Обязательное посещение офиса

Описание

Компания модернизирует ГИС ЖКХ при поддержке Минстроя и Минцифры РФ в рамках дорожной карты, утверждённой Правительством РФ. В команду ищут ML-Engineer (Data Scientist) для решения NLP- и CV-задач. Специалист будет строить RAG-пайплайны, дообучать LLM под бизнес-задачи и разрабатывать ИИ-агентов на базе фреймворков LangChain, GigaChain и LandGraph, а также мониторить качество моделей.

Обязанности

Анализ бизнес-задач и участие в выборе методов моделирования нейронных сетей для их решения
Решение NLP-задач: Preprocessing, Classification, Clustering, Summarization, NER, Prompt Tuning
Решение CV-задач: Image Classification, Object Detection, Segmentation, Recognition
Создание RAG (Retrieval Augmented Generation) пайплайнов
Дообучение LLM под бизнес-задачи
Разработка ИИ-агентов на базе LLM с использованием фреймворков LangChain, GigaChain, LandGraph
Мониторинг качества моделей и разработка пайплайнов оценки качества

Требования

Опыт работы в качестве инженера по машинному обучению от 2 лет
Знание основ построения баз данных, как преимущество — опыт работы с СУБД PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum
Знание основ построения аналитических хранилищ (Data Warehouse)
Уверенные знания SQL
Уверенное программирование на Python и опыт работы с библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch
Глубокое понимание Transformer-архитектур (BERT, GPT и других)
Опыт работы с embedding-моделями и семантическим поиском
Уверенные знания методов классификации и кластеризации: K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Support Vector Machines, Logistic Regression, K-means, DBSCAN
Опыт работы со retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Chroma, Elastic, pgvector, chunking
Опыт разработки RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation)
Опыт работы с LLM, включая fine-tuning: LoRA и parameter-efficient tuning
Опыт работы с AI-агентами
Опыт вывода моделей в production: оптимизация и масштабирование
Аналитическое мышление и умение работать с большими объёмами данных

Условия

Работа в офисе в гибридном формате
Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня
Бронь от мобилизации
Стабильность и перспективы IT-компании, амбициозные задачи на всероссийском проекте
Полис ДМС, включая стоматологию, и полис выезжающего за границу
Корпоративная мобильная связь
Возможности обучения и профессионального развития
Офис на набережной Т. Шевченко с видом на Москва-Сити
Транспортная доступность от станций метро Кутузовская, Студенческая, Киевская

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

ML-Engineer

Сводка по вакансии

Стоит учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Похожие вакансии

ML-Engineer

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюОбычная [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 52

Сводка по вакансии

Стоит учесть

Описание

Обязанности

Требования

Условия

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюОбычная [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_39f1binpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 52

Сводка по вакансии

Похожие вакансии