Тимлид по разработке и исследованию больших языковых моделей

В настоящий момент мы находимся в поиске Разработчика больших языковых моделей в НОЦ ФНС России:

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и реализовывать LLM-решения для прикладных сценариев: QA-ассистенты, поиск по документам, аналитические помощники, классификация/извлечение сущностей и др. (основной фокус — NLP/LLM);
• Строить RAG-пайплайны: подготовка и чанкинг данных, индексация, retrieval (в т.ч. с фильтрами), rerank, генерация ответа, обработка “no answer”;
• Адаптировать модели под домен: prompt-engineering, SFT/LoRA (или другие подходы fine-tuning), подбор датасета/разметки, анализ ошибок и итерации;
• Разрабатывать и поддерживать агентные сценарии: function calling, tool-use, оркестрация шагов, контроль ограничений/политик, обработка исключений, оценка надежности;
• Выстраивать оценку качества: офлайн-метрики, тест-наборы, протоколы human-eval, интерпретация результатов и план улучшений;
• Участвовать в выводе в прод: прототип → сервис → мониторинг качества/latency/cost, участие в разборе деградаций и регрессий;
• Быстро разбираться в документации/репозиториях и предлагать решения на основе best practices и ограничений инфраструктуры;
• Управление командой, обучение и курирование младших и новых сотрудников.

Нам важно:

• Высшее техническое образование в области ИТ и /или повышение квалификации;
• Знание классических алгоритмов машинного обучения и основных архитектур нейросетей;
• Опыт проектирования решений в сфере ИИ;
• Понимание архитектуры и принципов разработки приложений;
• Написание «чистого» программного кода;
• Уверенные знания в области построения алгоритмов ML и AI, понимание типов данных;
• Навыки предобработки и преобразования датасетов;
• Понимание архитектуры современных LLM, опыт работы с LLM, дообучение на специфичных данных;
• Владение Python и основными ML-библиотеками (Pandas, Sklearn, Tensorflow, Keras, PyTorch, XGBoost или аналоги);
• Опыт работы с NLP-библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp;
• Опыт работы с LLM, prompt-engineering, fine-tuning;
• Опыт работы с Hugging Face Transformers;
• Опыт работы с векторными БД (Chroma или аналоги);
• Опыт научно-исследовательской деятельности;
• Опыт работы с kafka, hadoop, spark, Flask, Docker;
• Знание сферы MLOps.

Мы предлагаем:

• Заработную плату, соответствующую опыту и навыкам;
• Оформление согласно ТК РФ;
• График работы 5/2 с 9.00 до 18.00, пт с 9.00 до 16.45;
• Место работы: м. Бауманская, ул. 2-я Бауманская, д. 5, стр. 1;
• Работу в крупной стабильной организации, в команде профессионалов, нацеленных на результат;
• Социальный пакет: медицинское обслуживание в собственной поликлинике, служба психологической поддержки, спорткомплекс, базы отдыха, детский лагерь.