Стажер Специалист по исследованию данных (Data Science) [МТС FIX, МТС Веб Сервисы]

Привет! Мы команда разработки аппаратных проектов.

Мы делаем устройства, которые улучшают складские процессы в Озоне и ищем в свою команду CV инженера на проект "Разработка автоматических устройств измерения ОВХ товаров и постингов".

Вы будете

• Разрабатывать и поддерживать решения на основе компьютерного зрения для измерения габаритов товаров;
• Настраивать камеры и работать с SDK устройств;
• Разрабатывать микросервисы - Python, Docker;
• Проводить интеграции с внутренними системами заказчиков;
• Работать с ML моделями;
• Покрывать фичи тестами;
• Анализировать эффективность существующих решений, оценивать внедрение новых алгоритмов.

Нам важно

• Высшее образование (техническое, математическое);
• Знание Python 3;
• Навыки разработки качественного кода с применением паттернов ООП;
• Базовое знание теории алгоритмов и структур данных;
• Знание алгоритмов компьютерного зрения: классические и ML подходы;
• Знание git;
• Знание английского языка на уровне чтения технической литературы.

Будет плюсом

• Знание методов 3д реконструкции по фото и стерео зрения, основ проективной и эпиполярной геометрии, опыт работы с 3д облаками точек;
• Знание основных принципов и алгоритмов машинного обучения (регрессия, нейросети, градиентный спуск);
• Опыт применения алгоритмов детекции, классификации и сегментации изображений;
• Навыки разработки на C++;
• Опыт работы с БД и знание SQL;
• Опыт работы с web (бэкенд или фронтенд);
• Опыт написания качественных unit тестов.

X5 – ведущая российская продуктовая розничная компания, которая управляет магазинами нескольких торговых сетей: магазинами «у дома» «Пятёрочка», супермаркетами «Перекрёсток» и «жёсткими» дискаунтерами «Чижик». X5 занимает лидирующие позиции в e-commerce, цифровые бизнесы компании включают 5Post и X5 Digital.
Под управлением X5 находится более 30 тыс. магазинов (Пятерочка, Перекресток, Чижик), а также более 5 тыс. точек подключённых к программе франчайзинга под брендом «ОКОЛО».
X5 является одним из крупнейших российских работодателей. На сегодняшний день в компании работают 375 тыс. сотрудников. По итогам 2025 года Х5 вошла в топ-3 рейтинга лучших работодателей России по версии HeadHunter.

X5 Tech - IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

Мы команда, которая работает над задачами поиска и рекомендательных систем в компании.

Команде предстоит создавать модели по требованиям от внутренних бизнес-заказчиков, определять метрики и критерии успеха, обеспечивать жизненный цикл моделей. Глобальная задача для команды - повысить качество работы рекомендательных систем во всех бизнесах X5.

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды;
• Строить модели машинного обучения, улучшать качество;
• Писать код, проводить code-review;
• Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов.

Что ждем от кандидата:

• Знание Python;
• Опыт работы в рекомендательных системах/поиске;
• Опыт работы в роли mle/ds от 5ти лет;
• Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения;
• Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком;
• Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow;
• Наличие опыта вывода разработанных решений в прод.

Мы предлагаем:

• Официальное оформление с белой ЗП, ежеквартальные премии по результатам работы;
• Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники». Офис БЦ Оазис
• Гибкий график работы (с 8/9/10 утра) / График работы: 5/2, с 9:00 до 18:15 (в пятницу — до 17:00);
• Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
• Широкий пакет ДМС (включая выезд за рубеж и стоматологию), страхование жизни и здоровья;
• Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
• Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
• Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
• Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

Мы — команда, которая строит и развивает LLM-агентов для поддержки пользователей и внутренних бизнес-процессов. Делаем решения под ключ: от прототипов и экспериментов до промышленных сервисов с мониторингом качества, метриками и стабильной эксплуатацией.

Работаем на стыке ML/LLM и backend-разработки: проектируем пайплайны, интегрируемся с продуктами и инфраструктурой, строим RAG-системы и агентные сценарии, измеряем качество (precision/recall/F1, macro-F1), ведём эксперименты и улучшаем модели на данных. Используем Python, LangGraph/LangChain-подходы, Langfuse для наблюдаемости, Git и внутренние платформы хранения/обработки данных (в том числе YTsaurus), а также очереди и хранилища (Kafka/Redis).

Задачи

• Разрабатывать и развивать LLM-агентов: сценарии, инструменты (tools), оркестрацию, память, маршрутизацию, обработку ошибок и fallback-логики
• Проектировать и внедрять RAG: индексация, эмбеддинги, ретриверы, ранжирование, чанкинг, оценка качества поиска и ответа
• Интегрировать агентные решения в прод: сервисы, API, взаимодействие с Kafka/Redis и другими компонентами инфраструктуры
• Настраивать наблюдаемость и контроль качества: логирование/трейсинг, Langfuse, дашборды, алерты, анализ деградаций
• Проводить офлайн/онлайн-оценку качества: считать precision/recall/F1/F1-macro, строить датасеты, проводить A/B или квазиэксперименты, формулировать гипотезы улучшений
• Участвовать в улучшении пайплайнов данных и экспериментов: подготовка данных, разметка/валидация, хранение и воспроизводимость
• Писать поддерживаемый код: ревью, тесты, документация, CI/CD, участие в архитектурных решениях

Требования

• Уверенный Python (проектирование модулей, типизация, тестирование, работа с API/сервисами)
• Практический опыт работы с LLM/agentic-подходами: промптинг, tool calling, цепочки/графы, управление контекстом, обработка галлюцинаций и ограничений моделей
• Понимание и опыт оценки качества: precision/recall/F1, macro-F1, построение датасетов и интерпретация метрик
• Опыт построения или внедрения RAG (retrieval, embeddings, индексация, ранжирование, чанкинг, оценка retrieval-качества)
• Опыт разработки и эксплуатации сервисов: REST/gRPC, асинхронность, логирование, мониторинг, работа с Git
• Понимание очередей/кешей/хранилищ (Kafka, Redis или аналоги), опыт интеграций

Будет плюсом

• Опыт с LangGraph/LangChain, Langfuse (трейсинг, промпт-менеджмент, датасеты, evaluation)
• Опыт с YTsaurus или другими распределёнными системами хранения/обработки данных
• Опыт low-code/конструкторов пайплайнов и быстрых прототипов, доведение их до production
• Знание подходов к ранжированию, rerank, hybrid search, query rewriting, guardrails/safety
• Опыт A/B-тестов, построения продуктовых метрик и причинно-следственного анализа
• Опыт работы с контейнеризацией и деплоем (Docker/K8s), CI/CD