Senior ML Engineer [CICADA8] (Python, FastAPI)
МТС — это цифровая экосистема. Мы создаём и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов — все они делают жизнь людей проще и интереснее. CICADA8 занимается разр…
↑ Вакансия с автоподнятиемМТС — это цифровая экосистема. Мы создаём и развиваем сервисы в сфере мобильной связи, больших данных, искусственного интеллекта, облачного хранения, медиа и финансов — все они делают жизнь людей проще и интереснее. CICADA8 занимается разработкой продуктов и услуг, направленных на выявление и управление уязвимостями в кибер-безопасности.
CICADA8 занимается разработкой продуктов и услуг, направленных на выявление и управление уязвимостями в кибер-безопасности.
Мы разрабатываем передовые технологии защиты информации и помогаем нашим клиентам повысить уровень безопасности своего бизнеса.
Сейчас мы ищем Senior ML Engineer, который готов глубоко погрузиться в работу с LLM, заняться дообучением моделей и разработкой агентских систем для задач информационной безопасности.
Наш стек
Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers, NLP, SFT, LoRA / QLoRA, PEFT, vLLM, Hugging Face, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno, RAG, Qdrant, pgvector, ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, MLflow, MLOps / LLMOps, Elasticsearch, Kafka, ClickHouse, Docker, Linux, Git.
Чем предстоит заниматься
- Дообучать и адаптировать LLM под задачи информационной безопасности (SFT, LoRA / QLoRA, PEFT), готовить данные для обучения и оценивать качество результата.
- Разворачивать, оптимизировать и сопровождать on-prem модели в закрытом контуре компании.
- Проектировать и разрабатывать агентские системы на архитектурном уровне: создавать мультиагентные пайплайны, организовывать память и оркестрацию, настраивать взаимодействие агентов и обрабатывать сложные сценарии.
- Строить и развивать RAG-пайплайны для внутренних продуктов (чат-боты по продуктам, генерация презентаций и документов).
- Быстро проверять гипотезы: прототипировать, собирать PoC и MVP, оценивать метрики и качество моделей.
- Собирать и обрабатывать датасеты по тематике ИБ (пентест, выявление уязвимостей, детект фишинга).
- Выстраивать масштабируемые MLOps / LLMOps-процессы: выбирать инструменты и обеспечивать стабильную работу моделей в продакшене.
- Вести эксперименты и A/B-тесты, мониторить и постоянно улучшать качество моделей и агентов.
Кого мы ищем
- Уверенный опыт в NLP и дообучении LLM: SFT, LoRA / QLoRA, PEFT. Важно, чтобы вы понимали, какой подход выбрать под задачу и как готовить данные для обучения.
- Практический опыт разворачивания и оптимизации on-prem моделей.
- Сильный опыт разработки агентских систем с пониманием их архитектуры: проектирование мультиагентных пайплайнов, организация памяти, оркестрации и взаимодействия агентов. Уверенное владение LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno и аналогами.
- Опыт построения RAG-пайплайнов.
- Опыт построения MLOps / LLMOps-процессов: выбор инструментов, деплой, мониторинг и поддержка моделей в продакшене.
- Уверенное владение ML-фреймворками: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, CatBoost, Transformers.
- Опыт работы с большими объёмами данных: сбор, логирование, нормализация, хранение и парсинг с использованием современных инструментов (Elasticsearch, Kafka, ClickHouse).
- Практический опыт коммерческой разработки: ONNX, TensorRT, FastAPI, NATS, Docker.
- Умение эффективно формировать и обрабатывать датасеты (подготовка, аугментация, балансировка) и анализировать метрики качества моделей (mAP, F1-score и др.).
- Опыт в RnD будет плюсом.
Что мы предлагаем
- ДМС с первого месяца работы — 100% покрытие всех медицинских расходов, включая стоматологию.
- Выгодные скидки и специальные предложения от партнеров на фитнес, курсы английского и другие полезные активности.
- Возможность участвовать во внешних конференциях и повышать квалификацию за счёт компании через внешнее обучение.
- Работа в команде профессионалов, готовых делиться знаниями.
- Открытая и дружелюбная корпоративная культура, где каждый чувствует себя частью единой команды, общается на равных и всегда на «ты». Мы ценим вклад каждого, поддерживаем инициативность и создаём комфортные условия для профессионального и личностного роста.
Похожие вакансии Data Science & ML
Big Data – один из ключевых юнитов МТС. Сегодня Big Data – это: 20 петабайт данных, 5 000 метрик на профиль и 400 увлеченных профессионалов в команде. Наши технологии применяются практически во всех направлениях компании - маркетинг, обслуживание, планирование сети, HR, розница. Среди наших клиентов такие сервисы, онлайн-кинотеатр КИОН, читалка «Строки», приложение Мой МТС и сервисы по продаже билетов и тд.
Мы ищем стажера в команду, занимающуюся трансформерными рекомендациями продуктов МТС.
Задачи
Решать задачи Next Item prediction и MLM на мультидоменных данных;
Создавать модели рекомендаций с использованием современных нейросетевых подходов;
Искать инсайты в данных;
Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов;
Превращать гипотезы в работающие ML модели.
Требования
Студенты 3 и 6 курсов бакалавриата, специалитета или магистратуры;
Хорошее знание Python (понимание ООП, классов, функций, написания тестов, базовых алгоритмов и структур данных);
Уверенное знание SQL;
Знание основ машинного обучения и глубокого обучения;
Понимание принципов работы с библиотеками NumPy, SciPy, Sklearn, CatBoost и PyTorch;
Знание хотя бы одной из областей: опыт работы с нейросетевыми моделями, базовые модели рекомендательных систем (ALS, KNN) или NLP-модели (Word2Vec, BERT);
Умение писать код и решать алгоритмические задачи, понимание принципов работы с Git;
Будет плюсом опыт работы с большими данными (батчевое чтение, обучение моделей на больших датасетах), базовые знания A/B-тестирования и участие в хакатонах.
Условия
График работы 40 часов в неделю;
Гибридный формат работы;
Развитие в командах профессионалов и опытный наставник, готовый делиться опытом;
Мобильная связь за счет компании;
Подписка на онлайн-кинотеатр KION, сервис МТС Музыка, книжный сервис Строки от МТС, безлимитные мессенджеры и соцсети;
Специальные предложения от партнеров и скидки от продуктов экосистемы МТС;
Непрерывное развитие — доступ к курсам и вебинарам корпоративного университета и онлайн-библиотеке.
Мы ищем аналитика в RnD-команду. Область RnD часто связана с трудными задачами, которые нельзя решить быстро по готовой инструкции или чек-листу. Такие задачи часто требуют креативности и систематизации большого количества новой информации, поэтому результат их выполнения особенно ценен для научного и технического сообщества.
Задачи:
- Проведение исследований по форматам НИОКР, RnD
- Разработка аналитических методик в целях дальнейшей программной реализации
- Генерация гипотез в ходе исследования, их проверка и интерпретация результатов
- Проработка подходов по анализу и структуризации неструктурированных гетерогенных данных
- Активное взаимодействия с участниками команды, участие в корпоративных мероприятиях, поддержание дружеской продуктивной атмосферы
Ожидаем от тебя:
- Аналитический склад ума, системное мышление, способность интерпретировать и обобщать полученный результат
- Высшее или неоконченное высшее техническое или физико-математическое образование
- Навыки работы с Python, позволяющие оперативно находить и тестировать в контексте задачи как готовые библиотеки, так и отдельные проекты
- Опыт работы с моделями и алгоритмами машинного обучения; знание классических задач и моделей машинного обучения, понимание принципов оценивания их качества и требований к реализации
- Интерес к исследованию новых областей и горизонтальному развитию экспертности в области технологий
- Стойкие мягкие навыки: организованность, структурность, коммуникативность и ответственность
- Готовность работать как в командном, так и в самостоятельном режимах
Будет плюсом:
- Опыт инициативной разработки, моделирования процессов, построения математических или формальных моделей
- Опыт работы с LLM, VLM
- Опыт работы с моделями представления знаний (в том числе, опыт построения онтологий)
- Понимание основ веб-технологий, сетевых технологий
- Опыт научно-исследовательской деятельности, подготовки и публикации научных статей
- Опыт в моделировании угроз / рисков в любой области (информационная безопасность, экономика, бизнес-аналитика и т.д.)
- Знание математической статистики, теории вероятностей, методов Data Mining
С нами у тебя будет:
- Исследования современных подходов в области анализа больших данных и веб-технологий
- Возможность выдвигать и продвигать новые идеи
- Гибкое начало рабочего дня, возможность совмещать работу с учебой
- Работа в молодой open-minded команде
- Красивый комфортабельный офис рядом с метро (чай/кофе, места для отдыха, теннисный стол и многое другое)
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.