ML-инженер
Описание
Проект: Сложная распределенная высоконагруженная поисково-аналитическая система с автоматической обработкой больших объемов данных и медиа потоков, аналогов у которой практически нет. Обязанности: Разработка и внедрение моделей компьютерного зрения для детекции, классификации и сегментации объектов на спутниковых/аэрофотоснимках Обработка геопространственных данных в формате GeoTIFF: загрузка, предобработка, трансформация, извлечение признаков с использованием библиотек GDAL, Rasterio, OpenCV Построение мультиагентных систем, где агенты используют LLM для принятия решений, доступа к инструментам и сервисам (RAG-пайплайны, планирование, вызов внешних API) Интеграция ML-моделей в общий пайплайн обработки данных. Обучение моделей в высокопроизводительной среде (кластер SLURM) Участие в выборе архитектур и подходов, исследование новых методов Требования: Высшее образование в области прикладной математики, информатики, физики или смежных инженерных специальностей Релевантный коммерческий или научный опыт от 3 лет в разработке ML/DL-решений Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и нейросетевых архитектур (CNN, трансформеры, etc.) Отличное владение Python и основными библиотеками: PyTorch, OpenCV, scikit-learn, Pandas, NumPy Опыт работы с геопространственными форматами (GeoTIFF) и библиотеками (GDAL, rasterio, shapely, geopandas) Практические навыки разработки агентов на основе LLM с использованием фреймворков (LangChain, LlamaIndex) и методов RAG (векторные БД, эмбеддинги, промпт-инжиниринг) Опыт работы с системами управления вычислительными ресурсами, в частности SLURM (запуск заданий, управление очередями, параллельные вычисления) Условия: Официальное оформление по ТК РФ; Работа в комфортном офисе, с удобным расположением и отличной инфраструктурой рядом; Гибкое начало рабочего дня; ДМС с 1 недели; ИТ аккредитация; Корпоративный спорт; Благотворительные и экоактивности; Разнообразные программы мотивации и корпоративное обучение; Отличная команда профессионалов; Возможность карьерного роста.