Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer (Python, FastAPI)

ООО "НПО РУСТЕХДРОН" — это российский разработчик и производитель робототехнических изделий, комплексов и собственных ИТ-решений.

ИТ-команда создается с нуля, и вы будете у истоков проектов по компьютерному зрению.

Обязанности:

• Разработка и обучение моделей обнаружения, сегментации и сопровождения объектов;
• Разработка алгоритмов визуально-инерциальной одометрии и оценки положения по изображению;
• Сопоставление изображения с картографической и векторной подложкой местности;
• Оптимизация моделей и алгоритмов под бортовой вычислитель по задержке, памяти и энергопотреблению;
• Подготовка наборов данных: съемка, разметка, синтетические данные, симуляция полета;
• Проведение экспериментов, оценка качества и устойчивости решений, анализ ошибок;
• Участие в стендовых и летных испытаниях, анализ их результатов;
• Согласование интерфейсов и форматов данных с инженерами встраиваемых систем и серверными разработчиками;
• Подготовка исходных данных и технического содержания для отчетной документации.

Требования:

• Опыт разработки решений компьютерного зрения от 4 лет с доведением до эксплуатации или испытаний;
• Знание Python, PyTorch, OpenCV на уровне свободного владения;
• Опыт разработки на C++ в объеме, достаточном для интеграции и оптимизации инференса;
• Знание классических методов: калибровка камер, проективная геометрия, поиск и сопоставление особых точек;
• Опыт решения задач обнаружения, сегментации и сопровождения объектов; умение оценивать качество по метрикам и анализировать ошибки модели;
• Опыт визуальной или визуально-инерциальной одометрии либо одновременной локализации и построения карты;
• Опыт объединения данных камеры и инерциальных датчиков;
• Навыки оптимизации инференса под встраиваемые вычислители: квантование, преобразование моделей, измерение задержек;
• Опыт организации разметки и контроля ее качества, работы с несбалансированными и зашумленными данными;
• Умение обеспечивать воспроизводимость экспериментов: версии данных, кода и параметров;
• Знание Linux, Docker, Git;
• Опыт обучения моделей на серверах с графическими ускорителями;
• Знание линейной алгебры, методов оптимизации и теории вероятностей в объеме, достаточном для обоснования решений;
• Умение применять ИИ-инструменты в разработке и проверять полученный результат.

Будет плюсом:

• Опыт работы с изображениями с высоты;
• Опыт разработки навигации при недоступных сигналах спутниковых систем;
• Опыт работы с тепловизионными и многоспектральными камерами;
• Опыт генерации синтетических данных и работы с симуляционными средами;
• Опыт работы с картографическими и векторными данными;
• Опыт применения нейропроцессоров и отечественных вычислителей.

Условия:

• Официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня;
• Полностью "белая" заработная плата без задержек;
• График работы 5/2 с 09:00 до 18:00, обеденный перерыв;
• Уровень заработной платы обсуждается с успешным кандидатом по итогам интервью.

Платформа ОФД - крупнейший в России оператор фискальных данных.

Наша аудитория - около 1 млн пользователей. Мы создаем удобные IT продукты для предпринимателей, инструменты управления бизнесом, аналитические сервисы и новые услуги на основе Big Data.

Мы анализируем рынок российского ритейла на данных из чеков в режиме реального времени. Ежедневно мы обрабатываем 60 млн кассовых чеков - каждый 3-й чек, пробиваемый в России. В нашей базе 4,7 млрд уникальных названий товаров.

Наша команда DS:

Строит NLP-ядро решения для автоматической категоризации товарных строк из чеков и извлечения атрибутов, конечной целью которого является восстановление товарной позиции до SKU (полное единое представление товара из чека со всеми присущими ему атрибутами). Ввиду уникальности экспертизы работы с языковыми моделями в обязанности команды также входит внедрение AI-агентов в процессы смежных подразделений компании

Ваша роль в команде и основные задачи:

Разработка ML-моделей/rule-based/иных решений под поставленные задачи, поиск/лидирование разметки данных для обучения, покрытие мониторинговыми метриками, близкими к продуктовым

Обучение, заказ разметки, деплой и покрытие прод метриками модели под следующие типы задач:
1. Классификация позиций в чеках по древовидному каталогу
2. NER и нормализация атрибутов чековых данных
3. AI-агенты на основе локальных LLM для внутреннего использования DS-команды и автоматизации задач смежных подразделений
4. Прочие инструменты для разметки данных (очистка, препроцессинг и пр. rule-based решения)

Ближайшие ключевые задачи:

- Быстрые адаптивные решения под отраслевые проекты (классификация и атрибуция)
- AI-агенты для разметки, ТП и чата
- Ресерч альтернатив ядерного решения

Требования к кандидату:

- Трансформеры в NLP: коммерческий опыт обучения и эксплуатации
- Векторные представления + Retrieval/Re-rank
- Информационное извлечение в ритейле (NER, нормализация, линковка)

- Продуктовое мышление и работа с метриками
- Структуризация задач на компоненты и эксперименты (из "сырой" в шаги разработки)
- Умение формировать вывод и защищать результат

- Знание docker, vllm, k8s будет +

- Опыт создания дашбордов для мониторинга моделей и загрузки ЛЛМ

Желателен опыт работы с LLM (инференс/агенты): fine-tuning, дообучение, дистилляция, квантование

Стек, который мы используем:

Данные:
1. Обширная ресерч-база, представленная миллиардами уникальных строк чековых наиманований, охватывающая весь возможный спектр отраслей
2. Челендж в виде обработки миллионов уникальных наименований ежедневно
3. Шумные нейминги, лонг-тейл категорий, постоянный поток новых формулировок/синонимов

Инфраструктура:
1. Разделение серверов на r&d и пром
2. On-prem GPU для обучения и инференса нейросетевых моделей различной архитектуры, включая LLM
3. Хранилище данных на Hadoop

Как проходит найм:

• Техническое интервью с TL команды DS
• Возможно выполнение тестового задания

Мы предлагаем условия:

• Трудоустройство по ТК РФ, аккредитованная ИТ-компания;
• Комфортный офис в шаге от м. Спортивная/ МЦК Лужники;
• График работы 5/2 с 9:00/10:00 до 18:00/19:00. Офисный формат работы на исп. срок, далее возможен гибрид;
• Обучение/семинары за счет компании;
• Расширенный соц. пакет: ДМС (поликлиника, госпитализация, стоматология), скидки от партнеров, льготы на ипотеку;
• Насыщенная корпоративная жизнь, ежемесячные пицца-пати;
• Открытая рабочая атмосфера, общение на "ты", отсутствие дресс-кода

Мы — центр развития Индийского направления Сбера.

Индия — это около 1,46 млрд человек и более 85 млн бизнесов

Российско-индийский товарооборот в 2025 году составил $63 млрд, и до 70% платежей идут через Сбер.

Индийское направление находится в процессе быстрого роста, поэтому команда формирует AI-native направление для внедрения и развития внутренних AI-инструментов, а также новых B2B/B2C решений для достижения целей бизнеса в Индии.

Ищем руководителя, который вырастит эффективную локальную команду, определит стратегию направления и выстроит полный цикл создания AI-продуктов: от бизнес-гипотезы до production и измеримого результата.

О команде: основные партнеры — бизнес и продуктовые команды Индии, команда IT-платформы филиала.

Задачи

• Формировать и развивать локальную Data Science & AI-команду в Бангалоре: участвовать в найме, ставить цели, развивать сотрудников и управлять результатом.
• Определять AI-стратегию, roadmap, бюджет и приоритетный портфель инициатив.
• Оценивать AI-use cases с учётом бизнес-эффекта, доступности данных, рисков и time-to-value.
• Переводить бизнес-задачи в проверяемые AI/ML-гипотезы с понятными критериями успеха.
• Выбирать подходящую архитектуру: классический ML, прогнозирование, рекомендательные системы, LLM-приложения, enterprise RAG, мультимодальные модели или AI-агенты.
• Руководить полным циклом разработки: оценка данных, прототипирование, разработка, evals, внедрение, мониторинг и улучшение решений.
• Развивать управляемые агентные сценарии с tool calling, retrieval и human-in-the-loop.
• Совместно с инженерными командами развивать MLOps/LLMOps, observability, стандарты качества и AI security.
• Управлять качеством, latency, стоимостью эксплуатации и надёжностью AI-систем.
• Представлять результаты и защищать технологические решения перед стейкхолдерами в России и Индии.

Требования

• 7+ лет опыта в Data Science, ML или Applied AI.
• 5+ лет управления техническими командами в сфере AI.
• Опыт запуска масштабируемых AI/ML-продуктов.
• Опыт формирования стратегии, roadmap и бюджета.
• Глубокая экспертиза минимум в двух областях: ML и рекомендации, CV, NLP/LLM и RAG, AI-агенты, multimodal AI или продуктовая аналитика.
• Понимание MLOps/LLMOps, evals, observability и полного жизненного цикла моделей.
• Умение связывать технологии с бизнес-метриками и экономикой продукта.
• Свободный английский на уровне C1 для ежедневной работы с международной командой.

Будет преимуществом

• Опыт управления международной или распределённой командой.
• Опыт работы с рынком Индии.
• Опыт создания multilingual или multimodal AI-решений.
• Практика работы с неполными и разрозненными данными.
• Опыт работы в банке, финтехе или другой регулируемой отрасли.

Условия и бенефиты

• ДМС, страхование от несчастных случаев и тяжёлых заболеваний.
• Корпоративную пенсионную программу и социальную поддержку.
• Обучение в СберУниверситете и участие в профильных конференциях.
• Льготные условия по продуктам Сбера, включая ипотечную программу.
• Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трех близких