Head of Data Science & AI Индийское направление

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

• Подготовка данных
• Разработка ML моделей и алгоритмов
• Прогнозирование и интерпретация результатов
• Автоматизация и внедрение решений
• Проведение экспериментов

• Опыт работы с алгоритмами машинного обучения и статистическими методами
• Способность разрабатывать и внедрять модели машинного обучения, решать комплексные задачи
• Профессиональное образование в области: Математика, Экономика, Информационные технологии, Анализ данных, Data Science, Математическая статистика
• Практический опыт по специальности от 3-4-х лет
• Портфолио с успешно завершенными проектами с решением сложных задач, включая работу с разными этапами жизненного цикла проекта: от анализа данных до оптимизации моделей

• Удаленный формат работы 5/2 с гибким началом рабочего дня с 8:00 до 10:00
• 4 day off в году
• Оплачиваемый отпуск
• Частичная компенсация занятий английским языком (SkyEng)
• Внешнее и внутреннее профессиональное обучение
• Реферальная программа