ML-Engineer в АО Оператор информационной системы — вакансия для студентов и начинающих специалистов

Наша компания - АО «Оператор информационной системы» — дочернее предприятие ПАО «Интер РАО», созданное в 2018 году.

Сегодня при поддержке Минстроя РФ и Минцифры РФ мы проводим модернизацию ГИС ЖКХ для улучшения качества работы с пользователями.

Все изменения заложены в Плане развития (дорожной карте), утвержденной Правительством РФ.

Наша команда - профессионалы, которые выполняют амбициозные задачи.

В текущую команду ищем ML-Engineerа (Data Scientist)

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

​​​​​​​​​​​​​​• Опыт работы в качестве инженера по машинному обучению от 2х 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 др.).
• Опыт работы с embedding-моделями и семантическим поиском.
• Уверенные знания основных методов классификации и кластеризации (K-Nearest Neighbors, Decision Tree Classifier, Support Vector Machines, Logistic Regression, K-means, DBSCAN и др.).
• Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Chroma, Elastic, pgvector, chunking.
• Опыт разработки RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation).
• Опыт работы с LLM (fine-tuning: LoRA / parameter-efficient tuning).
• Опыт работы с AI-агентами.
• Опыт вывода моделей в production (оптимизация, масштабирование).
• Аналитическое мышление, умение работать с большими объемами данных.

Как преимущество:
• Базовые навыки: Apache Kafka, Apache Airflow.
• Базовые MLOps навыки (Docker, Git, Linux (bash), MLflow).
• Опыт использования методов Reinforcement Learning.
• Построение мультиагентных систем.

Работа в офисе (гибрид);

Оформление по ТК РФ с первого рабочего дня;
Cтабильность и перспективы IT-компании;
Бронь от мобилизации;
Амбициозные задачи и работу на всероссийском проекте;
Полис ДМС, включая стоматологию, и полис выезжающего за границу;
Корпоративную мобильную связь;
Сильную команду профессиональных и отзывчивых коллег;
Возможности обучения и профессионального развития;

а также:

Лучшие виды на Москву-Сити: находимся на Набережной Т. Шевченко;
Транспортную доступность от станций метро: Кутузовская (и Кутузовская МЦК), Студенческая, Киевская;
Кухню в офисе со всем необходимым: холодильник, станция самообслуживания Милти, всегда вкусный кофе из собственной кофемашины;
Столовые в шаговой доступности от офиса.