Senior Data Scientist (LLM / Agents)

Привет! Это команда Внутренних сервисов. 

Мы развиваем систему интеллектуального распознавания документов, которой пользуются внутренние сервисы компании. Система уже работает в проде и распознаёт 30+ видов документов. 

Сейчас мы ищем Senior ML-инженера, который будет развивать существующий ML-продукт: улучшать качество распознавания и извлечения информации из документов, дообучать LLM под конкретные задачи и запускать новые сценарии в production. 

Мы активно используем LLM — с их помощью решаем задачи, для которых раньше требовались сложные CV-пайплайны.  

Наш стек 

• Python, PyTorch, Transformers, LLM, PostgreSQL, Redis, Kubernetes, Docker. 

Вы будете 

• Развивать существующую систему распознавания документов и улучшать качество её работы. 

• Обучать и дообучать LLM под задачи распознавания, классификации, извлечения и структурирования информации из документов. 

• Исследовать новые подходы к применению LLM и выбирать модели и методы обучения под конкретные задачи. 

• Запускать ML-решения в production, анализировать их качество и улучшать существующие пайплайны. 

• Работать на стыке ML, NLP и Computer Vision: решать задачи обработки документов, где LLM дополняют или заменяют классические CV-подходы. 

Примеры задач 

• Распознавание и парсинг сканов ЭТК — от паспортов до заграничных документов. 

• Классификация резюме и других документов. 

• Саммаризация документов. 

• Извлечение структурированной информации из неструктурированных документов с помощью LLM. 

• Дообучение LLM под конкретные задачи распознавания документов.

• Исследование новых моделей и подходов, которые могут улучшить качество или упростить существующие решения. 

Нам важно 

• Сильная база в Machine Learning и Deep Learning. 

• Практический опыт обучения и дообучения LLM. 

• Опыт работы с Python и современным ML-стеком. 

• Понимание подходов к оценке качества ML-моделей и умение анализировать результаты экспериментов. 

• Опыт внедрения ML-моделей в production. 

• Способность самостоятельно разбираться в новой задаче, выбирать подход к её решению и доводить результат до production. 

Будет плюсом 

• Опыт работы с OCR и задачами распознавания документов. 

• Опыт в NLP и работе с LLM для извлечения и структурирования информации. 

• Опыт работы с Computer Vision. 

• Опыт использования LoRA, PEFT и других подходов к эффективному дообучению LLM.

Вам предстоит

• Лидировать end-to-end проекты по созданию и развитию систем автоматического прогнозирования спроса и планирования продаж;
• Формировать дорожную карту (roadmap) развития инструментов прогнозирования и их интеграции в общую ИТ-архитектуру компании;
• Оценивать экономический эффект от внедрения новых моделей прогнозирования;
• Собирать и формализовывать требования: взаимодействовать с коммерческим департаментом, категорийными менеджерами и отделом товародвижения, выявлять факторы, влияющие на спрос (промо, сезонность, тренды);
• Ставить задачи и совместно с командами Data Science создавать, тестировать и валидировать прогнозные модели (включая ML-алгоритмы);
• Разрабатывать ТЗ для интеграции прогнозных модулей с ERP-системой и модулями автозаказа;
• Организовывать пилотные запуски моделей, проводить A/B-тесты (сравнение старых алгоритмов с новыми) и оценивать точность;
• Расследовать системные ошибки прогноза (недопрогноз/перепрогноз), выявлять корневые причины (data quality, аномалии) и устранять их;
• Формировать и приоритизировать бэклог задач для команды разработки и аналитиков;
• Создавать дашборды для мониторинга точности прогнозов в разрезе категорий, регионов и горизонтов планирования.

Мы ожидаем

• Опыт работы от 3–5 лет в роли продакт-/проджект-менеджера или системного аналитика в проектах автоматизации прогнозирования спроса, пополнения запасов;
• Глубокое понимание математических методов прогнозирования, принципов работы S&OP и факторов, влияющих на потребительский спрос;
• Опыт работы со сложными массивами данных, уверенное знание SQL;
• Практический опыт взаимодействия с командами Data Science / Machine Learning (понимание ИТ-языка математиков и разработчиков);
• Понимание метрик качества прогноза (WAPE, MAPE, BIAS) и их связи с финансовыми метриками бизнеса;
• Будет преимуществом — опыт работы в крупном ритейле (FMCG, e-commerce) с широкой матрицей SKU;
• Будет преимуществом — базовые знания Python для анализа данных.

Мы предлагаем

• Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce;

• Достойный уровень заработной платы;

• Спорт: йога, танцы, функциональные тренировки онлайн. Скидки на клубные карты различных фитнес-сетей;

• Развитие: наши сотрудники участвуют в конференциях, мы оплачиваем обучение. У нас есть корпоративная офлайн библиотека;

• Корпоративные программы: скидки и привилегии от компаний-партнёров для наших сотрудников;

• Социальная ответственность: материальная помощь, подарочные сертификат при рождении ребенка;

• Здоровье: ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев, полис выезжающих за рубеж;

• Оформление по ТК РФ;

• График работы: 5/2 пн - пт, гибкое начало рабочего дня.

В активно развивающийся проект - разработка высокотехнологичных решений для защиты гражданских и промышленных объектов от БПЛА, ищем Инженер по алгоритмам наведения и обучения траекториям / RL - Engineer — Trajectory Learning & Guidance.

Ключевая задача:
Разработать алгоритмы роевых действий перехватчиков: несколько перехватчиков на одну цель, оптимальный выбор перехватчика под тип цели, перераспределение перехватчиков для повышения вероятности роевого перехвата, а также динамическое целераспределение в условиях меняющейся обстановки.

Немного о компании:

• Являемся обособленным подразделением одного из крупнейших застройщиков.
• Стартап, с высокой скоростью развития и интересными задачами.
• В команде нам важна инициативность, готовность брать ответственность, самостоятельно находить решения.

Стек: Python, PyTorch, JAX, Ray/RLlib, Stable Baselines3, ROS 2, Gazebo, Isaac Gym, C++, Docker, GPU-кластер.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и обучение мультиагентных RL-политик (MARL): MAPPO, MADDPG, QMIX, EA-MADDPG.
• Разработка алгоритмов роевого перехвата: распределение ролей (основной, страховочный, разведчик), координация, избегание коллизий.
• Оптимальный выбор перехватчика под тип цели: по дальности ПУ, скорости, ТТХ, вектору подлёта и сектору поражения.
• Динамическое перераспределение перехватчиков при появлении новых целей, отказах и промахах.
• Разработка графовых нейронных сетей (GNN, GAT) для моделирования динамических связей между перехватчиками и целями.
• Разработка иерархических архитектур: стратегическое распределение задач + тактическое управление маневрами.
• Обучение политик для сценариев групповых и роевых атак противника.
• Перенос обученных политик из симуляции на edge-устройства.
• Сотрудничество с GNC-инженером для интеграции роевых поведений с индивидуальным наведением.

Наши ожидания:

• Высшее образование: ML, робототехника, computer science, прикладная математика.
• 5+ лет опыта в multi-agent systems, swarm robotics или distributed AI.
• Глубокое понимание: MDP, теория игр, MARL, иерархическое RL, decentralized control.
• Опыт обучения и деплоя RL-агентов для робототехники или автономных систем.
• Уверенное программирование: Python (PyTorch, JAX, Ray/RLlib), C++.
• Опыт работы с симуляторами (Gazebo, Isaac Gym, PyBullet, AirSim).
• Понимание ограничений edge-вычислений и real-time.
• Опыт переноса моделей из симуляции на реальное железо (sim2real).

Будет плюсом:

• PhD в области RL, мультиагентных систем или робототехники.
• Публикации в top-tier конференциях (NeurIPS, ICML, ICLR, CoRL, AAMAS).
• Опыт в оборонной или аэрокосмической отрасли.
• Опыт с adversarial RL, game theory, minimax.
• Опыт с graph attention networks для task allocation в counter-drone сценариях.
• Знание ROS 2, PX4, MAVLink.
• Опыт работы с GPU-кластерами и MLOps.

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ.
• Удаленный формат работы с возможностью выбора начала рабочего дня.
• Конкурентную заработную плату по итогам собеседования.
• Работу с современным оборудованием и вычислительными ресурсами.
• Участие в интересных инженерных задачах, НИОКР и испытаниях.
• Профессиональный рост в сфере БПЛА и ИИ.
• Работу в сильной команде инженеров и разработчиков, где ценятся инициативность, ответственность и техническая экспертиза.