Старший специалист по разработке нейронных сетей (удаленная работа)

2 июня 2026

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Старший специалист по разработке нейронных сетей

Описание вакансии

Обязанности:
Основные задачи:
Разработка оркестратора для управления диалогами и маршрутизации запросов между компонентами ассистента.
Работа с мультиинтентными запросами: извлечение, классификация и корректная обработка нескольких намерений в одном сообщении.
Проектирование и реализация агентных систем (LLM-агенты), способных выполнять последовательности действий для решения пользовательских задач.
Улучшение качества NLP-моделей: обучение, дообучение, оценка и оптимизация.
Анализ пользовательских диалогов и внедрение улучшений на основе данных.

Обязанности:
- Обучение моделей BERT-like и LLM (PEFT, RLHF)
- Проектирование и реализация RAG пайплайнов
- Оптимизация моделей по latency (квантование, distillation, ONNX/TF оптимизации, Triton и т. п.)
- Проектирование оценки качества и мониторинга решений
- Взаимодействие с командой продукта, инженерами данных и ML инженерами для сбора требований и оценки влияния решений.
- Документирование архитектурных решений, экспериментов и инструкций по эксплуатации."

Требования:
Опыт работы в области Data Science/ML: 3+ лет.
Практический опыт внедрения моделей в продакшн: 1+ год.
Глубокие навыки Python и распространённых библиотек: PyTorch и/или TensorFlow, Hugging Face Transformers.
Опыт с LLM/RAG: построение пайплайнов, embeddings, retrieval (FAISS/Milvus/Pinecone), LangChain/Haystack
Опыт оптимизации моделей: квантование, дистилляция, ONNX, TorchScript, Triton или аналогичные технологии.
Навыки тестирования ML (unit tests для моделей, интеграционные тесты, E2E).

Желательно (плюсом):
Знание MLOps-инструментов: Docker, Kubernetes, CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions), MLflow/W&B.
Понимание архитектуры распределённых систем и практик деплоя API (FastAPI/Flask).
Опыт работы с базами данных и ETL: SQL, Spark/BigQuery или аналоги.
Опыт с production monitoring/observability: Prometheus, Grafana, Sentry.
Опыт оптимизации затрат (cost aware inference), batch inference pipelines.
Опыт в области информационной безопасности/сопровождения персональных данных (GDPR).
Опыт работы с feature stores, data lineage и governance.
Математическая сильная база: статистика, вероятности, оптимизация.
Опыт управления командами от 2 человек

Условия:
Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
Конкурентную заработную плату, соцпакет.
Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
Квартальный бонус по результатам работы;
ДМС, страхование жизни;
корпоративное обучение