Задачи, которые ты будешь выполнять:

Проектирование AI/ML-систем:

• Участие во всех стадиях проектирования / разработки архитектуры и стратегии внедрения высоконагруженных AI/ML-решений (NLP, LLM, Computer Vision, Predictive Analytics, Generative AI и др.).
• Выбор оптимальных алгоритмов, моделей и фреймворков под бизнес-задачи.
• Участие в интеграции AI-компонентов в существующие IT-системы (микросервисы, системы, процессы).

Работа с данными:

• Проектирование Data Pipelines для обучения и инференса моделей.
• Обеспечение корректности, безопасности и эффективности обработки данных.

Инфраструктура и DevOps для AI:

• Понимание и участие во всех этапах настройки MLOps-процессов (CI/CD для моделей, мониторинг, A/B-тестирование).
• Работа с облачными платформами (Azure ML) и on-premise-решениями.

Исследования и инновации:

• Анализ state-of-the-art решений в AI/ML.
• Эксперименты с новыми подходами (LLM, мультимодальные модели, автономные агенты).

Технические требования (Hard Skills):

Программирование:

• Python (основной язык), экспертные знание PyTorch.
• Опыт работы с CUDA, оптимизацией вычислений (например, ONNX).

ML/Deep Learning:

• Понимание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, Diffusion Models и др.).
• Практический опыт fine-tuning и deployment моделей (включая LLM: GPT, Llama, Mistral и др.).

Инфраструктура:

• Docker, Kubernetes, Airflow, MLflow, Kubeflow.
• Реляционные и NoSQL БД, векторные базы (Oracle, Postgres, FAISS, MongoDB).

Облака и Big Data:

• Опыт с Azure, Spark, Hadoop, Kafka.

Гибкие навыки (Soft Skills):

Коммуникация:

• Умение объяснять сложные концепции нетехническим стейкхолдерам, умение мотивировать целесообразность выбранного стека / технологий.

Управление проектами:

• Знание Agile/Scrum, работа с Jira/Confluence.

Лидерство:

• Способность принимать решения в условиях неопределённости.