ML-инженер (удаленная работа)

Вакансия: ML-инженер

Описание вакансии

Команда проекта Nastavnik (компания Simbioz) приглашает ML инженера , который поможет построить мозг нашего AI наставника для адаптивного обучения. Мы развиваем инновационную платформу в сфере EdTech, где ИИ подстраивает обучение под каждого ученика в режиме реального времени.

Наша технология гибридная система, которая диагностирует знания ученика и выбирает оптимальную образовательную стратегию. Это сложная и амбициозная задача на стыке современного AI и образования, и вы можете стать тем, кто её решит.

Ключевые задачи:

• Разработка, обучение и валидация DKT-модели (на базе LSTM/GRU или аналогов) для отслеживания вектора знаний пользователя в реальном времени.
• Проектирование и создание симуляционной среды ( цифрового двойника ученика) на основе собранных данных для безопасного офлайн-обучения RL-агента.
• Реализация и обучение DQN-агента, который будет принимать педагогические решения (какой контент показать следующим).
• Проектирование эффективной функции вознаграждения (reward function) для RL-агента, мотивирующей его на реальное улучшение знаний пользователя.
• Проведение экспериментов, анализ метрик и итеративное улучшение всего ML-пайплайна.

Что мы ожидаем от вас:

• Глубокое знание Deep Learning, опыт работы с нейросетями для обработки последовательностей (RNN, LSTM, Transformers).
• Четкое понимание принципов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning).
• Опыт коммерческой разработки на Python и глубокое знание фреймворков PyTorch или TensorFlow.
• Опыт работы с классическими задачами Data Science: от сбора и очистки данных до инженерии признаков.
• Умение и желание читать научные статьи и применять state-of-the-art подходы на практике.
• Практический опыт оптимизации промптов и знание инструментов
• MLFlow, Git, Postgres, FastApi, Docker, CI/CD, PrompLayer или LangSmith

Идеально, если вы:

• Имеете практический опыт обучения RL-агентов, в частности DQN.
• Разрабатывали симуляционные среды для RL-задач.
• Участвовали в Kaggle-соревнованиях или имеете другие примеры решения сложных ML-задач.

Мы предлагаем:

• Уникальную и сложную R&D задачу, результаты которой станут ядром инновационного продукта.
• Возможность работать с передовыми технологиями в области AI.
• Минимум бюрократии и максимум влияния на технические решения.
• Удаленный формат работы и гибкий график.
• Конкурентную заработную плату по итогам собеседования.

Если вы увлечены Reinforcement Learning и хотите применить свои знания для создания продукта, который изменит образование, мы ждем ваше резюме!