Computer Vision Engineer (FastAPI)

Издательский дом «Коммерсантъ» — ведущее деловое медиа России. Мы управляем сложной IT-инфраструктурой, включающей большой объём данных, облачные решения и сервисы для внутренних и внешних продуктов (kommersant.ru, autopilot.ru, myweekend.ru). В связи с развитием цифровых продуктов и внедрением AI-технологий мы ищем Data Scientist, готового работать с рекомендательными системами, LLM и современными подходами к работе с данными.

Чем предстоит заниматься:

• Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru.
• Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск).
• Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM.
• Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов.
• Проведение A/B-тестов и анализ результатов.

Наши ожидания:

• Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление).
• Опыт работы в Data Science от 3 лет.
• Уверенное знание Python и SQL.
• Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик.
• Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур.
• Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур.
• Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных.
• Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы.

Будет вашим преимуществом:

• Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами.
• Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis.
• FastAPI, Docker.
• Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей.
• Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций.
• Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей.

Мы предлагаем:

• График работы: 5/2, гибрид
• Оформление по трудовому договору.
• Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы.
• Испытательный срок 3 месяца. По окончании испытательного срока Вы сможете подключиться к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики в Обществе.
• Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук).
• Работу в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).

Обязанности

• Проведение анализа клиентской базы, построение моделей машинного обучения (ML), включая:
  • Сегментацию клиентов;
  • Выявление аномальностей сделок, доходности, убытков.
• Создание ML-моделей и их ансамблей.
• Валидация, бэк-тестирование, рекалибровка моделей.
• Версионирование и мониторинг дрейфа параметров ML-моделей.
• Проведения тестирования на предмет корректного внедрения моделей.
• Мониторинг качества и стабильности действующих моделей.
• Внедрение моделей в production.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для формирования подходов к решению задач с использованием инструментов ML, включая полную разработку ML-сервисов (end-to-end).
• Построение предиктивных моделей и внедрение их в производственные среды.
• Разработка Rule-based слоя поверх ML-моделей;

Технические навыки:

• Отличное владение Python.
• Опыт работы с библиотеками для анализа данных и машинного обучения:
  • NumPy, pandas, scikit-learn.
• Уверенное владение SQL для извлечения и обработки данных.
• Навыки работы с большими наборами данных.
• Опыт построения и оценки моделей машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация).
• Управление жизненным циклом моделей машинного обучения (автоматизация, оптимизация, переобучение и обновление).

Аналитические и профессиональные навыки:

• Знание статистических методов и умение проверять гипотезы.
• Способность эффективно работать в команде и взаимодействовать с коллегами.
• Навыки тайм-менеджмента и сроки сдачи задач.
• Образование и опыт:
• Высшее образование (бакалавр или выше) в области математики, статистики, компьютерных наук, инженерии или смежных дисциплин;
• Опыт работы на фондовом рынке и/или в сфере антифрод приветствуется.

Условия работы:

• Свободу в принятии решений и возможность карьерного роста в активно развивающейся международной компании.
• Интересные и разнообразные задачи и проекты, которые позволяют напрямую влиять на бизнес и развитие продуктов.
• Работа в дружелюбной и динамичной команде профессионалов.
• Комфортабельный офис в БЦ «Есентай Тауэр».
• Постоянное обучение, тренинги, возможность посещения профильных конференций и корпоративные мероприятия.
• Различные бенефиты и уникальные предложения на продукты компаний Freedom Holding Corp.

Эта вакансия — участник пилота по использованию AI.

После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным.

Попробуйте — и вы станете одним из первых, кто познакомится с ГигаРекрутером Сбера!

Мы в GigaChat делаем core-технологию генеративной языковой модели: она пишет тексты, генерирует изображения, пишет код, отвечает на вопросы и ведёт диалоги.

Прошлой осенью мы выпустили сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 (метрики — в статье на Habr). Зимой выложили в открытый доступ одну из наших MoE-моделей. И на этом не остановились — двигаемся дальше!

Сейчас у нас фокус в нескольких направлениях:

Исследования и эксперименты.

• Стабилизация и развитие архитектур (новые виды attention, улучшение тестового стенда изменений).
• Методы улучшения обучения (оптимизация, лоссы и режимы вроде FIM/MTP, балансировка MoE).
• Скейлинг-законы (для гиперпараметров, качества и стоимости).
• Постоянный разбор свежих статей и идей индустрии.

Инфраструктура и параллельные тренировки.

• 5-D параллелизм, ускорение мультимодальных и гигантских MoE-моделей на больших кластерах.

Фреймворк распределённого обучения.

• Разработка GigaFSDP, эксперименты с FP8/mixed-precision, устойчивость и эффективность обучения на больших масштабах.

Низкоуровневые оптимизации.

• Оптимизация операций на уровне CUDA/Triton ядер, улучшение производительности NCCL, профилирование и устранение узких мест.

Качество и метрики.

• Развитие оценки GigaChat: от международных олимпиадных задач до метрик, специфичных для русского языка.

Ищем NLP Engineer, с которым будем делать GigaChat умнее. Для экспериментов у нас — кластер с большим числом A100/H100.

Обязанности

• Доводить качество на русском до уровня ChatGPT и выше.
• Придумывать и проверять идеи, которые дают практический выигрыш.
• Помогать решать задачи внутренних клиентов Сбера — с прицелом на внешних пользователей.
• Следить за индустрией: читать статьи, быстро проверять гипотезы, делиться результатами.

Требования

• Уверенный Python и PyTorch.
• База по алгоритмам и математике (линейная алгебра, оптимизация, вероятности).
• Опыт обучения DL-моделей: от «просто моделей» до больших.
• Теоретическое понимание алгоритмов распределенного обучения.
• Представление о текущем ландшафте LLM и трендах.

Плюсом будет:

• Опыт с распределённым обучением (DDP/FSDP/параллелизмы), CUDA/NCCL/профилирование, MoE/FP8, мультимодальные модели, построение метрик качества.

Даже если у тебя нет опыта с LLM, но ты много занимался NLP исследованиями или инженерными оптимизациями — не стесняйся откликнуться!

Условия

• Удалённо по России.
• Возможность оформления в аккредитованную IT-компанию.
• Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
• Регулярный пересмотр зарплат.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 программ СберУниверситета для роста.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
• Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
• СберПрайм+ и скидки у партнёров.
• Бонус за рекомендации в команду.