яндекс

Старший ML-разработчик агентов для Алисы (Python)

Написали своего первого агента на LangGraph и хотите перейти на следующий уровень? Мы в команде Алисы строим мультиагентную платформу, которая будет решать различные задачи миллионов пользователей — от собственной продуктивности до коммерч…

яндекс · На сервисе с: 07.06.26 07:51

↑ Вакансия с автоподнятием
350k–484k ₽РоссияМоскваОфис

Написали своего первого агента на LangGraph и хотите перейти на следующий уровень? Мы в команде Алисы строим мультиагентную платформу, которая будет решать различные задачи миллионов пользователей — от собственной продуктивности до коммерческих сценариев. WebAgents, tool calling, (V)LLM, A/GRPO, симуляторы, хардовый R&D — это всё про нас. С видеокартами мы уже разобрались, так что ищем крутых коллег, с которыми построим успешных агентов массового пользования.

Какие задачи вас ждут

Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов
Вы будете создавать агентов, которые умеют обрабатывать сложные, multi-turn- и multi-modal-запросы пользователей. Предстоит разрабатывать системы маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, а также настраивать управление вызовами функций и оркестрацию различных моделей внутри пайплайна.

Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами
Нужно будет трансформировать старые архитектуры в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.

Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference
Вам предстоит работать как с опенсорс-моделями, так и с внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов. Нужно обеспечить быструю и устойчивую работу агентов на проде, включая оптимизацию inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляцию, multi-dimensional parallelism, etc.).

Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью
Мы экспериментируем с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.

Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов
Если у вас есть опыт работы с multi-turn reinforcement learning или интерес к нему, можно будет погрузиться в постановку и реализацию таких экспериментов в масштабах Яндекса и Алисы с сотнями тулов и большим количеством тёрнов.

Мы ждем, что вы

  • Обладаете глубокими знаниями в Deep Learning и NLP
  • Работали с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG)
  • Внедряли ML-системы в продакшен
  • Мыслите системно — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой
  • Пишете на Python, знакомы с PyTorch
  • Готовы к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами

Похожие вакансии Data Science & ML

Соц.сети
Н

Data Scientist (Middle+ / Senior)

Неизвестный работодательНа сервисе с: 25.09.26 17:51
Зарплата не указанаСербияУдалёнка

Data Scientist (Middle+ / Senior) — Remote
Наша дата-команда расширяется! Ищем Data Scientist в международную FinTech-компанию, который станет ключевым драйвером развития прогнозной аналитики, causal analysis и ML-решений в production.
📍 Формат: Полностью удаленно (Remote)
📊 Команда: Сотрудничество с Head of Analytics и BI-аналитиком
🔹 Чем предстоит заниматься:
Прогнозная аналитика: разработка моделей прогнозирования спроса и ресурсов (почасовые прогнозы, доверительные интервалы).
Machine Learning: вывод и поддержка ML-моделей в production, создание ML-агентов и систем мониторинга/алертов в реальном времени.
Product & Decision Science: causal-анализ, поиск причин изменения метрик, скоринг, сегментация и модели оттока.
Сотрудничество с C-level: презентация результатов и объяснение сложных моделей простым языком для бизнеса.
🔹 Что мы ожидаем:
Опыт: коммерческий опыт Data Scientist уровня Middle+ / Senior.
Hard Skills: Python, сильный SQL, pandas, scikit-learn, statsmodels.
ML & Time Series: практический опыт работы с временными рядами (Prophet, SARIMAX, Gradient Boosting) и деплоя ML в production.
Math & Stat: глубокая статистика, понимание качественного backtesting.
💡 Будет преимуществом: Опыт в FinTech/Payments/Marketplace, работа с LLM API, FastAPI, навыки визуализации данных.
🔹 Что мы предлагаем:
Влияние на реальные операционные и бизнес-решения компании.
Свободу в выборе подходов, инструментов и технологий.
Конкурентную заработную плату и работу со сложными большими данными.
📥 Интересно? Присылайте свое резюме в личные сообщения:
Телеграм: ••••••••

Сайты компаний
ozon tech

Data Scientist, Внутренние сервисы

ozon techНа сервисе с: 25.09.26 17:38
Зарплата не указанаРоссияМосква

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.

hh.ru
ozon производство

Менеджер проектов | Прогнозирование

ozon производствоНа сервисе с: 25.09.26 17:39
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

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.

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.